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El radiólogo automatizado de IBM puede leer imágenes y registros médicos
La mayoría del software inteligente que se usa hoy en día se especializa en un tipo de datos, ya sea interpretar texto o adivinar el contenido de las fotos. El software en desarrollo en IBM tiene que hacer todo eso a la vez. Está en formación para convertirse en asistente de radiólogo.
El nombre en código del software es Avicena, en honor a un filósofo del siglo XI que escribió una influyente enciclopedia médica. Puede identificar características anatómicas y anomalías en imágenes médicas, como tomografías computarizadas, y también se basa en texto y otros datos en el registro médico de un paciente para sugerir posibles diagnósticos y tratamientos.
Avicenna está destinado a ser utilizado por cardiólogos y radiólogos para acelerar su trabajo y reducir errores, y actualmente está especializado en cardiología y radiología mamaria. Actualmente se está probando y ajustando utilizando imágenes y registros médicos anónimos. Pero Tanveer Syeda-Mahmood , investigadora del laboratorio de investigación Almaden de IBM cerca de San José, California, y científica principal del proyecto, dice que su equipo y otros en la compañía ya se están preparando para comenzar a probar el software fuera del laboratorio en grandes volúmenes de datos de pacientes reales. Nos estamos preparando para la comercialización, dice ella.
Avicenna analiza imágenes médicas utilizando un conjunto de diferentes algoritmos de procesamiento de imágenes con diferentes especialidades. Algunos han sido entrenados para juzgar qué tan abajo del tórax de un paciente se encuentra un corte de tomografía computarizada, por ejemplo. Otros pueden identificar los órganos o etiquetar anomalías como coágulos de sangre. Algunos de estos componentes de imagen utilizan una técnica llamada aprendizaje profundo, que recientemente ha producido grandes avances en la precisión del software de reconocimiento de imágenes (consulte Los avances de la IA hacen posible buscar, comprar con imágenes).
Los algoritmos de procesamiento de imágenes funcionan junto con otros que han sido entrenados para interpretar texto y resultados de pruebas en registros médicos. Avicenna tiene un sistema de razonamiento que se basa en el resultado de todas esas señales diferentes para sugerir posibles diagnósticos para un paciente. Muestra un resumen de ese razonamiento a la persona que trabaja con el software.
El software Avicenna de IBM destacó posibles embolias en esta tomografía computarizada en verde, encontrando en su mayoría los mismos problemas que un radiólogo humano que marcó la imagen en rojo.
En una demostración del sistema, Syeda-Mahmood mostró a Avicena asumiendo el caso de una mujer de 28 años que se quejaba de dificultad para respirar. El expediente médico de la paciente incluía imágenes de angiograma pulmonar de los vasos sanguíneos alrededor de sus pulmones, algunos análisis de sangre y un texto que indicaba que su madre había sufrido múltiples abortos espontáneos.
Avicenna sabía que los antecedentes familiares pueden estar asociados con una tendencia a formar coágulos de sangre, lo que puede provocar abortos espontáneos, conocimiento que cambió la forma en que analizaba las imágenes del angiograma. El software sugirió la embolia pulmonar como el diagnóstico más probable y destacó varias posibles embolias en las arterias pulmonares izquierda y derecha del paciente. Cuando un radiólogo revisó de forma independiente el mismo caso, hizo el mismo diagnóstico y destacó más o menos exactamente las mismas embolias.
Los de IBM no son los únicos investigadores que intentan crear un software que combine texto y otros datos de registros médicos para trabajar como un radiólogo. Pero kenji suzuki , profesor asociado en el centro de investigación de imágenes médicas del Instituto de Tecnología de Illinois, dice que las ambiciones comerciales de IBM para Avicenna son únicas. Ninguna otra empresa está intentando o imaginando esa integración total de texto, datos estructurados e imágenes médicas, dice.
Sin embargo, según lo que ha visto hasta ahora en el proyecto, Suzuki dice que los poderes de diagnóstico y procesamiento de imágenes de Avicenna aún deben ser más precisos y flexibles. Incluso después de realizar esas mejoras, para lograr ventas significativas, IBM necesitará que su ayudante automatizado se integre con los sistemas de TI del hospital existentes y demuestre que tiene beneficios económicos, como reducir el costo total del hospital, el reembolso del seguro o los riesgos de demandas, dice Suzuki.
Syeda-Mahmood dice que hacer que Avicenna sea más precisa es una de las principales prioridades de su equipo, aunque el objetivo es ayudar a los radiólogos, no reemplazarlos. Y cree que IBM tiene una ventaja sobre otros que intentan desarrollar este tipo de software.
Esto se debe a que hacer que un sistema de aprendizaje automático sea más preciso requiere alimentarlo con muchos datos de ejemplo para ajustar sus capacidades. IBM ya ha acumulado una colección muy grande de imágenes y registros médicos y está en proceso de hacerla mucho más grande.
El año pasado, la empresa adquirió una colección de miles de millones de imágenes médicas cuando compró la empresa Merge Healthcare. Esas imágenes aún no están disponibles para Avicenna, pero cuando lo estén, podrían ayudar a que el software sea más preciso, dice Syeda-Mahmood. El proyecto también puede recibir un impulso de 50 millones de registros de salud electrónicos anónimos que IBM recibió en la adquisición el año pasado de una empresa emergente llamada Explorys.