Los modelos de IA para analizar imágenes de ultrasonido pueden revelar hasta un 35 por ciento más de embarazos de alto riesgo, evitando así nacimientos prematuros o complicaciones del parto.
El uso de la inteligencia artificial para analizar las ecografías puede detectar hasta un 35 por ciento más de embarazos de alto riesgo que las exploraciones realizadas por profesionales de la salud sin apoyo para la toma de decisiones de IA. Esto se demuestra por los resultados de una empresa spin-out recién establecida, Prenaital, de DTU y la Universidad de Copenhague, que los ingenieros, informáticos y médicos han establecido después de varios años de colaboración, más recientemente bajo los auspicios del Hospital Universitario Técnico del Gran Copenhague, TUH.
Los modelos de IA de Prenaital están en una fase de desarrollo, y el primer producto para la garantía de calidad de los exámenes de ultrasonido está a la espera de la aprobación regulatoria. Se espera que el primer modelo, un modelo de IA para el escaneo del crecimiento que puede detectar hasta el 35 por ciento de todos los fetos en riesgo de crecimiento anormal, esté en el mercado en 2026. Los modelos se han desarrollado en colaboración con sonógrafos, parteras y médicos de Rigshospitalet, que han identificado la tecnología que más necesitan, y la tecnología de IA se ha capacitado en DTU utilizando más de 10,000 imágenes de ecografías de hospitales daneses.
“Las imágenes de ultrasonido contienen grandes cantidades de datos que el ojo humano no puede detectar, pero que pueden usarse para identificar embarazos de alto riesgo. Esto incluye estructuras en el cerebro del feto, el porcentaje de grasa y las estructuras de tejido que se pueden utilizar para predecir el desarrollo del feto. Hoy en día, el tamaño y el crecimiento del feto se determinan midiendo la circunferencia de la cabeza, la circunferencia abdominal y la longitud del fémur en la imagen de ultrasonido, pero el modelo de IA puede utilizar toda la información de la imagen, dice el profesor Aasa Feragen de DTU, cofundador de Prenaital.
La tecnología de IA aumentará significativamente los beneficios de las ecografías que las mujeres embarazadas experimentan durante su embarazo, que actualmente solo detectan la mitad de todos los embarazos de alto riesgo. Solo en la Región Capital, con 22,000 mujeres embarazadas por año, 1,500 mujeres dan a luz prematuramente, lo que le cuesta a la sociedad un total de 800 millones de DKK. Menos del 20 por ciento de todos los casos se diagnostican a tiempo para que los médicos comiencen el tratamiento preventivo.
Detecta la mitad de todos los embarazos de alto riesgo
El cofundador de Prenaital, profesor y médico senior Martin G. Tolsgaard de Rigshospitalet ha sido responsable de varios proyectos de investigación sobre el efecto del apoyo de la IA en la seguridad de los diagnósticos de los médicos desde 2019. Los investigadores de Rigshospitalet continúan validando la tecnología en un grupo de 200 mujeres embarazadas que están siendo monitoreadas durante sus embarazos.
«Es frustrante cuando tenemos herramientas que simplemente no son lo suficientemente buenas, especialmente cuando podemos prevenir algo si tenemos los datos para hacer un diagnóstico. Recientemente tuve una mujer embarazada que entró en la semana 29 y entró en trabajo de parto con un bebé que era demasiado pequeño para nacer. Debería haber sido detectada por la ecografía, pero perdemos más de la mitad de los embarazos de alto riesgo. Si sólo lo hubiéramos sabido, podríamos haber evitado su trabajo de parto y haber evitado un parto prematuro, lo que causa complicaciones para el niño que lo seguirán por el resto de su vida», dice Martin G. Tolsgaard.
Aprendizaje automático y redes neuronales
El análisis de Prenaital de las ecografías se basa en redes neuronales profundas, que consisten en muchas unidades pequeñas llamadas neuronas que se organizan en capas y están diseñadas para procesar y analizar datos de imágenes.
Antes de que se pueda usar un modelo de IA, debe entrenarse en una gran cantidad de imágenes de ultrasonido, por ejemplo, de muchas exploraciones diferentes. Una vez que el modelo ha sido entrenado, puede comenzar a analizar nuevas imágenes de ultrasonido en función de los patrones que ha aprendido, por ejemplo, para identificar diferentes partes del feto, como la cabeza, el corazón y otros órganos, y compararlos con los valores normales, detectando así cualquier anomalía en una etapa temprana. Después del análisis, la IA puede generar un informe que resuma los hallazgos, ayudando a los médicos a hacer diagnósticos y planificar tratamientos.
Listo para la clínica en 2026
En 2024, Prenaital firmó un acuerdo sobre los derechos de patente de la tecnología y los métodos de IA en los que se basan los productos de la empresa spinout. Posteriormente, la compañía recibió fondos para contratar a cuatro empleados y se le dio espacio en The BioInnovation Institute Foundation (BII), una fundación empresarial internacional con un objetivo sin fines de lucro. BII ayuda a nuevas empresas en el sector de las ciencias de la vida (por ejemplo, medicina y biotecnología) a comenzar, y este también ha sido el caso de Prenaital, explica el CEO y fundador de Prenaital Tanja Danner.
«El programa de apoyo y aceleración de BII ha sido crucial para permitirnos establecer la empresa, contratar a nuestros primeros empleados y sentar las bases para traducir nuestros resultados de investigación en nuestros primeros productos, así como contratar empleados para documentar nuestro trabajo y resultados de investigación. Hemos obtenido acceso a un ecosistema único de conocimiento, entrenamiento y asesoramiento en BII, que ha acelerado el desarrollo de Prenatal para que podamos llevar nuestra tecnología a las mujeres embarazadas y los bebés que son el foco de nuestro trabajo», dice Tanja Danner.
En el próximo año, Prenaital creará los procesos y flujos de trabajo necesarios para obtener la aprobación para desarrollar productos para uso médico, al tiempo que completará los primeros productos para evaluar embarazos de alto riesgo, que Prenaital comercializará en los Estados Unidos, la UE y Dinamarca a partir de 2026. Los modelos de riesgo son únicos y no tienen competidores directos en el mercado. DTU News. P. A. B. Traducido al español
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