Si hay un examen médico que todos en el mundo se han hecho, es una radiografía de tórax. Los médicos pueden usar radiografías para saber si alguien tiene tuberculosis, cáncer de pulmón u otras enfermedades, pero no pueden usarlas para saber si los pulmones funcionan bien.
Hasta ahora, al menos.
En los hallazgos publicados en The Lancet Digital Health, un grupo de investigación dirigido por el profesor asociado Daiju Ueda y el profesor Yukio Miki de la Escuela de Graduados de Medicina de la Universidad Metropolitana de Osaka ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que puede estimar la función pulmonar a partir de radiografías de tórax con alta precisión.
Convencionalmente, la función pulmonar se mide utilizando un espirómetro, que requiere la cooperación del paciente, a quien se le dan instrucciones específicas sobre cómo inhalar y exhalar en el instrumento. La evaluación precisa de las mediciones es difícil si el paciente tiene dificultades para seguir las instrucciones, lo que puede ocurrir con bebés o personas con demencia, o si la persona es propensa.
El profesor Ueda y el grupo de investigación entrenaron, validaron y probaron el modelo de IA utilizando más de 140 000 radiografías de tórax de un período de casi 20 años. Compararon los datos espirómetricos reales con las estimaciones del modelo de IA para afinar su rendimiento. Los resultados mostraron una tasa de concordancia notablemente alta, con un coeficiente de correlación de Pearson (r) de más de 0.90, lo que indica que el método es lo suficientemente prometedor para su uso práctico.
El modelo de IA desarrollado en este estudio tiene el potencial de ampliar las opciones para la evaluación de la función pulmonar en pacientes que tienen dificultades para realizar la espirometría.
“Altamente significativo es el hecho de que, simplemente utilizando la información estática de las radiografías de tórax, nuestro método sugiere la posibilidad de estimar con precisión la función pulmonar, que normalmente se evalúa mediante pruebas que requieren que los pacientes ejerzan energía física”, explicó el profesor Ueda. “Este modelo de IA fue construido a través de la cooperación de muchas personas, desde médicos, investigadores y técnicos hasta pacientes de varias instituciones. Si puede ayudar a disminuir la carga sobre los pacientes y al mismo tiempo reducir los costos médicos, eso sería algo maravilloso”.
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Acerca de OMU
Establecida en Osaka como una de las universidades públicas más grandes de Japón, la Universidad Metropolitana de Osaka se compromete a dar forma al futuro de la sociedad a través de la “Convergencia del Conocimiento” y la promoción de la investigación de clase mundial. Para obtener más noticias de investigación, visite y síganos en las redes sociales: X, Facebook, Instagram, LinkedIn.
Journal
The Lancet Digital Health
Method of Research
Análisis de imágenes
Subject of Research
Personas
Article Title
Un modelo basado en aprendizaje profundo para estimar la función pulmonar a partir de radiografías de tórax: desarrollo y validación de modelos multiinstitucionales en Japón
Article Publication Date
8-Jul-2024
COI Statement
Los autores no tienen nada que revelar.
