Las innovaciones basadas en IA que el CERN desarrolló inicialmente para mejorar el mantenimiento de su acelerador de partículas tienen aplicaciones revolucionarias en el campo de la salud. Reducir el tamaño de las máquinas de radioterapia y optimizarlas para facilitar su uso -especialmente en países con menos recursos-, diseñar un programa inteligente de prevención del cáncer de mama o mejorar el seguimiento de los pacientes con ictus son algunos de los proyectos prometedores en los que trabaja el laboratorio europeo de investigación nuclear en colaboración con hospitales europeos, incluido el Vall d'Hebron de Barcelona.
El CERN ofrece a los hospitales su experiencia en la gestión de enormes cantidades de datos de forma segura y descentralizada, lo cual es fundamental para garantizar la privacidad y seguridad de la información privada del paciente que se utiliza para impulsar el algoritmo. Esta institución, cuyo campo principal es la física de partículas, trabaja sus datos con un sistema que evita transferir información al repositorio central, realizando el procesamiento localmente para garantizar la privacidad y optimizar los recursos cuando varios hospitales crean de forma colaborativa modelos fiables de análisis y predicción de enfermedades basados en IA.
“Es un nuevo paradigma. Antes había una gran cantidad de datos centralizados y archivados. Ahora realizamos el procesamiento en el lugar donde se adquieren los datos, como un hospital. Si garantizamos privacidad, protección de datos y robustez del modelo, tenemos algo que es de gran interés para aplicaciones médicas”, explica el científico del CERN Luigi Serio durante una visita a las instalaciones del laboratorio organizada por la Unión Internacional para el Control del Cáncer (UICC) con motivo del Congreso Mundial del Cáncer en Ginebra (Suiza).
Luigi Serio, responsable del desarrollo de la inteligencia artificial aplicada al ámbito de la salud, admite que el laboratorio que descubrió la antimateria –o donde nació la web– no es el único que utiliza este modelo de procesamiento de la información: “Pero ofrecemos la robustez , el poder del CERN y el hecho de que podemos prestar el servicio que garantiza el buen nombre y la organización sin ánimo de lucro que somos”, aclara Serio.
Así es como la inteligencia artificial ayuda a mejorar el seguimiento de los accidentes cerebrovasculares
Una de las aplicaciones basadas en este sistema es Truckstroke, que ya mejora el tratamiento del ictus con inteligencia artificial en alrededor de 10.000 pacientes en hospitales de Alemania y Bélgica y en la Unidad de Ictus de la Vall d'Hebron de Barcelona.
Comparando las imágenes cerebrales del paciente con ictus con los modelos entrenados por el CERN en el llamado “Proyecto Truststroke”, el algoritmo predice cómo podría evolucionar el paciente, qué terapia se le debe administrar y el seguimiento necesario. Más importante aún, la herramienta predice el riesgo de reincidencia.
Cada año en Europa 1,1 millones de personas sufren un derrame cerebral, medio millón mueren y hay casi 10 millones de supervivientes que los médicos deben tratar a largo plazo. “Los profesionales están abrumados por los pacientes con ictus y necesitan cada vez más herramientas nuevas para apoyar su trabajo”, aclara Luigi Serio.
Los hospitales tienen todos los datos configurados localmente, pero al intercambiar parámetros con el servidor principal obtienen modelos de predicción que pueden medir la gravedad del ictus. “El médico puede utilizar estos modelos para decidir qué tipo de terapia administrar al paciente. También sabes el resultado probable y el seguimiento necesario, cuánto tiempo debes permanecer en el hospital, cuándo te pueden dar el alta, etc.”, explica el investigador.
El algoritmo sabe quién debe hacerse una mamografía
El CERN planea completar un programa de detección de cáncer el próximo año que promete ser un 50% más preciso que el modelo de detección utilizado actualmente, GAIL. Además de los factores relacionados con la edad y el historial médico, el modelo del CERN determinará los riesgos de tener cáncer de mama combinando múltiples factores, como el consumo de determinados alimentos o alcohol, el estilo de vida y la actividad física, la edad de la mujer al primer embarazo o la menopausia. , entre otros parámetros.
El sistema de detección actual no incluye un enfoque que incluya todos los factores de riesgo. «La idea es disponer de una herramienta capaz de analizar diferentes factores más allá de los que actualmente se tienen en cuenta para decidir si es apropiado realizar una mamografía primero, incluso si se puede retrasar y por qué motivos», explica Luigi Serio.
Los datos para entrenar la herramienta proceden del EPIC (Estudio prospectivo europeo sobre dieta, cáncer y salud), que contiene información recopilada a lo largo de 20 años. Una vez que el modelo esté finalizado el próximo año, será necesario probarlo y regularlo, por lo que aún faltan pasos para que el prometedor sistema de detección del cáncer de mama reemplace el protocolo actual.
El CERN quiere mejorar los aceleradores lineales para radioterapia (LINAC) con inteligencia artificial para simplificar su uso y adaptarlos a entornos de países de ingresos bajos y medios, donde es complicado acceder a una máquina no sólo por su elevado coste sino también porque falta gente que sepa utilizarlos. «Las máquinas son difíciles de adquirir, instalar, manejar y mantener», explica Luigi Serio. El uso de la inteligencia artificial en este campo podría garantizar una calidad asistencial eficiente porque, explica, la máquina se puede utilizar y realizar el diagnóstico incluso en ausencia de un experto.
Con un nuevo software basado en inteligencia artificial es posible predecir fallas, agilizar el mantenimiento y también orientar a quienes utilizan las máquinas, además de reducir los tiempos de inactividad de los sistemas de radioterapia, que hoy en día a veces quedan fuera de uso por falta de personal que sepa hacerlo. hazlo. para usarlos. Este modelo podría incluso abrir la puerta a la automatización de la planificación del tratamiento.
El proyecto, llamado STELLA, tiene como objetivo inicial mejorar el tratamiento de radioterapia en algunos países africanos, donde hay una máquina de radioterapia por cada 3,5 millones de personas, frente a una por cada 80.000 a 100.000 personas en Estados Unidos y la mayoría de los países europeos.
Predecir la evolución de tumores o Alzheimer
Una aplicación médica desarrollada por el CERN es capaz de determinar defectos, anomalías o patologías del cerebro e indicar a los médicos en qué punto exacto podría desarrollarse una patología, por ejemplo un tumor, gracias a un complejo sistema sobre el que se creó esta institución para prevenir fallas en el funcionamiento del acelerador de partículas.
“Curiosamente, el cerebro es un sistema complejo que se puede modelar como un gráfico. Hay neuronas en diferentes partes del cerebro que están conectadas entre sí y se puede establecer una matriz de nodos y vectores que conectan las diferentes partes”, explica el investigador del CERN. Al procesar imágenes cerebrales obtenidas mediante resonancia magnética, el algoritmo es capaz de detectar con cierta precisión dónde podría haber una patología.
“El algoritmo extraería la imagen diciendo que hay alguna irregularidad e incluso puede predecir dónde está la anomalía y hacia dónde se propaga”, explica. Esta tecnología está siendo sometida a ensayos clínicos en el Hospital Universitario de Kapodistrian (Grecia). Por el momento, explica Luigi Serio, se han utilizado para la segmentación de tumores o de ictus, pero el CERN prevé utilizar este sistema para seguir la evolución del Alzheimer o la demencia.