El lupus eritematoso sistémico (LES) es una enfermedad autoinmune crónica que puede afectar varios sistemas de órganos importantes del cuerpo.
Una de las manifestaciones más graves es la afectación renal, denominada nefritis lúpica (NL). Aunque la NL se puede detectar mediante análisis de sangre u orina, una biopsia de riñón se considera el método diagnóstico más preciso. Sin embargo, la interpretación de los informes de las biopsias es difícil debido a las discrepancias entre las interpretaciones de los patólogos. Según la empresa de datos y análisis GlobalData, en EE. UU. se están realizando investigaciones para utilizar la IA para diagnosticar la LN y existe la posibilidad de automatizar la detección de la enfermedad.
Canal de visión por computadora para la clasificación de LN
En la Facultad de Ingeniería Cullen de la Universidad de Houston (UH), los científicos están desarrollando un programa de inteligencia artificial para ayudar a diagnosticar la LN. Entrenan una «red neuronal» para leer y clasificar portaobjetos de biopsia de LN. Específicamente, el equipo de investigación tiene la intención de desarrollar un canal de visión por computadora dedicado para clasificar los LN mediante el análisis de datos de imágenes histopatológicas mediante aprendizaje automático (ML). Trabajando en estrecha colaboración con patólogos renales, incluidos expertos de varias instituciones de todo el mundo, el equipo de la UH tiene como objetivo desarrollar un sistema de diagnóstico asistido por computadora para NL que brinde soporte para la toma de decisiones clínicas similar al de los patólogos renales.
La aplicación de la IA en el campo de la NL también se ha explorado en el pasado para evaluar la respuesta al tratamiento de la enfermedad. En 2021, un equipo de investigadores de la Universidad Médica de Carolina del Sur (MUSC) introdujo un algoritmo de aprendizaje automático innovador diseñado para predecir el resultado del tratamiento en personas con NL. Este modelo innovador consideró siete indicadores clave de enfermedad para predecir la probabilidad de que un paciente responda a la terapia dentro de un año y mostró resultados prometedores.
El aprendizaje automático en la atención sanitaria está todavía en su infancia
Sravani Meka, analista senior de inmunología de GlobalData, advierte: “Como el programa de IA aún se encuentra en una etapa temprana de desarrollo, aún no se puede aplicar a toda la población con LES. Dado que el aprendizaje automático aún está en su infancia, no solo en la atención médica sino también en otras industrias, queda por ver cuándo y cómo se utilizarán programas de inteligencia artificial como este a mayor escala para realizar diagnósticos precisos, agilizar los procesos clínicos, reducir los costos de atención médica y para reducir la carga de los especialistas y, en última instancia, salvar vidas”. Fuente: NetMedia-Alemania, traducido al español.
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