IA detecta automáticamente fracturas vertebrales en imágenes de TC

A medida que las personas envejecen, muchas experimentan una disminución de la densidad ósea, un proceso conocido como osteoporosis. A menudo, esta condición pasa desapercibida incluso cuando hay fracturas en los cuerpos vertebrales. Si bien las radiografías o la tomografía computarizada (TC) pueden detectar estas fracturas, es posible que se pasen por alto, especialmente si la TC se realiza con un propósito diferente o debido a la naturaleza agitada de los entornos clínicos. Ahora, un nuevo programa de software emplea inteligencia artificial (IA) para mejorar el diagnóstico de la osteoporosis mediante la identificación automática de signos de la afección y la detección de fracturas vertebrales con pronóstico desfavorable en tomografías computarizadas realizadas por otras razones.

Las imágenes de tomografía computarizada de tórax se toman con frecuencia para examinar los pulmones, por ejemplo. Aunque la columna vertebral es visible en estas imágenes, es posible que no se examine si el foco está en otro asunto. El innovador programa de software desarrollado por investigadores de la Universidad de Kiel (Kiel, Alemania) funciona en el trasfondo durante dichos exámenes, evaluando automáticamente la columna y alertando a los médicos sobre cualquier fractura vertebral que de otro modo podría dejar de ser detectada. La identificación de estas fracturas es crucial, ya que su presencia aumenta significativamente el riesgo de fracturas posteriores.

Imagen: Imagen seccional 2D de TC que muestra dos fracturas correctamente clasificadas por IA (Fotografía cortesía de la Universidad de Kiel)

El software se basa en redes neuronales, que son algoritmos diseñados para imitar el funcionamiento del cerebro humano y se emplean comúnmente para el reconocimiento de patrones. La IA se evaluó en 159 imágenes de TC de columna vertebral de siete hospitales diferentes. Antes de la prueba, radiólogos experimentados examinaron las imágenes e identificaron 170 fracturas. La red neuronal clasificó con precisión el 90 % de los casos con fracturas y el 87 % de las vértebras sin fracturas. Además, el programa es capaz no solo de detectar fracturas, sino también de diferenciar entre fracturas leves (grado 1) y más graves (grado 2 o superior).

"Este diagnóstico es crucial para estimar los riesgos futuros de fracturas", dijo Eren Yilmaz, candidato a doctorado. "Es particularmente aplicable a las fracturas de cadera, que se asocian con una alte reducción de la calidad de vida y un aumento de la mortalidad, especialmente en la vejez. Por lo tanto, estamos desarrollando un sistema de alerta temprana para prevenir las graves consecuencias de la osteoporosis".

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Universidad de Kiel