Científicos informáticos de la FAU desarrollan una herramienta para la evaluación automatizada de imágenes de rayos X de sangre ingerida: 390.000 euros para el nuevo proyecto
El análisis del proceso de deglución, especialmente en personas mayores y pacientes con párkinson, podría ser significativamente más objetivo y preciso con el apoyo de la IA. Investigadores en informática biomédica de la Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Núremberg (FAU) están desarrollando una herramienta que evalúa automáticamente imágenes de rayos X de grandes degluciones e indica si la fisiología de la deglución presenta alteraciones patológicas, lo cual puede ser potencialmente mortal. El proyecto cuenta con una financiación de aproximadamente 390.000 € de la Fundación Alemana de Investigación (DFG).
La deglución suele ser un proceso automático al que prestamos poca atención. Sin embargo, en personas mayores, tras un ictus o con enfermedades neurológicas, la fisiología de este proceso suele verse alterada. «Si la comida permanece en la garganta o incluso entra en las vías respiratorias, puede provocar complicaciones graves y, con frecuencia, la muerte», afirma el Prof. Dr. Andreas Kist, especialista en análisis de señales biomédicas de la FAU. La especial relevancia médica de este aspecto queda demostrada por las estadísticas sobre la enfermedad de Parkinson: la neumonía por aspiración de alimentos es la causa más común de muerte en este grupo de pacientes, representando más del 70 % de los casos.
Las redes neuronales aprenden anatomía
Un método establecido para examinar la fisiología de la deglución son los videos radiográficos de la deglución del bolo. Estos videos visualizan el recorrido del bolo (el término científico para los alimentos) desde la cavidad oral hasta el estómago. Una resolución de 30 fotogramas por segundo proporciona los mejores resultados. Sin embargo, la evaluación es un proceso manual laborioso y, por lo tanto, subjetivo y propenso a errores.
Por ello, el grupo Kist trabaja en un proceso basado en IA que analiza automáticamente los vídeos. Esto no es trivial, ya que el proceso de deglución implica una interacción coordinada de diversos músculos, nervios, huesos y cartílagos. En definitiva, la herramienta debe ser capaz de identificar estos puntos de referencia anatómicos para cada paciente, incluso si las imágenes se tomaron desde diferentes perspectivas y con dispositivos de distintos fabricantes.
«La primera fase del proyecto consistirá principalmente en entrenar las redes neuronales con datos anatómicos», explica Luisa Neubig. «El hueso hioides, la laringe, el esófago y la tráquea: la IA debe reconocerlos con fiabilidad antes de poder emitir afirmaciones sobre la fisiología de la deglución». Neubig es estudiante de doctorado en la cátedra de Andreas Kist y dirigirá el proyecto de tres años. Nacida en Núremberg, estudió ingeniería médica en la FAU y ya trabajó en modelos de aprendizaje profundo para el análisis del comportamiento de la deglución en su tesis de maestría. En 2023, obtuvo el primer premio en el Premio Jóvenes Talentos para Tesis de Maestría en DMEA, la feria de salud digital y aplicaciones.
Bologram busca acelerar los procesos de toma de decisiones
En la segunda fase del proyecto, el modelo podrá rastrear la trayectoria de la pulpa de los alimentos a lo largo del tiempo basándose en los parámetros anatómicos aprendidos y detectar posibles residuos. Finalmente, en la tercera fase, los investigadores se centrarán en el objetivo de transferir todos los datos del proceso de deglución a una cuadrícula estandarizada y mostrarlos en una imagen comprimida, el llamado bolograma. «El bolograma pretende facilitar la toma de decisiones rápida en la práctica clínica», afirma Luisa Neubig. «También trabajamos con colores que indican a simple vista si todo está dentro del rango aceptable o si es necesaria una intervención».
El trabajo de los especialistas en informática biomédica de Erlangen podría contribuir a una mayor adopción de los estudios de deglución con rayos X en el sistema sanitario alemán. «En EE. UU., este procedimiento está muy extendido, pero en Europa, los exámenes endoscópicos se utilizan con mayor frecuencia debido a la inevitable dosis de radiación», afirma Andreas Kist. «Sin embargo, con los endoscopios no se puede observar el proceso de deglución en sí, y la atención se centra en la comparación antes y después». Idealmente, la fiabilidad de la nueva herramienta basada en IA permitirá que los vídeos de deglución con rayos X requieran menos fotogramas por segundo o grabaciones menos frecuentes durante la terapia; ambos resultados representarían una reducción significativa de la exposición a la radiación.
Centro de innovación para la inteligencia artificial en medicina
El proyecto recibe una financiación de aproximadamente 390.000 € de la Fundación Alemana de Investigación (DFG). Esta financiación financiará una plaza de doctorado por un periodo de tres años. Esta financiación es una prueba más de la singular experiencia de la FAU como centro de innovación y centro de inteligencia artificial en medicina. La cátedra Andreas Kist se ha establecido en el Departamento de Inteligencia Artificial en Ingeniería Biomédica (AIBE). El AIBE se fundó a finales de 2019 como parte de la Agenda de Alta Tecnología de Baviera y opera de forma interdisciplinaria y transdisciplinaria en la intersección entre la medicina y la ingeniería.
FAU News. Traducido al español
