Una empresa nueva busca mejorar los diagnósticos de HP con el aprendizaje automático
Una nueva empresa derivada de la Universidad de Bath, en el Reino Unido, está desarrollando tecnologías de aprendizaje automático que pretenden mejorar la precisión del diagnóstico de la hipertensión pulmonar (HP) mediante el análisis de imágenes pulmonares obtenidas en las visitas rutinarias.
Gracias a este programa basado en el aprendizaje automático, se podrá llevar la experiencia de los radiólogos especializados a todas las clínicas de radiología del Reino Unido, igualando la calidad de la atención y garantizando que la HP se detecte lo antes posible.
La angiografía pulmonar por tomografía computarizada, conocida como ATC, se considera la técnica de referencia para la obtención de imágenes de los pulmones, que suele realizarse en las primeras fases de la investigación de una posible afección torácica como la HP. Aunque estas exploraciones suelen mostrar los signos evidentes de la HP, también pueden revelar manifestaciones indirectas de la enfermedad; sin embargo, muchos radiólogos generales pasan por alto estos signos más sutiles. Esto da lugar a retrasos en el diagnóstico y, en última instancia, a peores resultados. Cabe destacar que si la hipertensión pulmonar se detecta a tiempo, se puede tratar y se puede permitir a los pacientes mantener una buena calidad de vida y aumentar su esperanza de vida.
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que consiste en dar a un ordenador un conjunto de reglas matemáticas y, a continuación, acceso a una serie de datos (en este caso, las exploraciones ATC y el estado de la HP). A continuación, el ordenador utiliza las reglas matemáticas para clasificar los datos y generar algoritmos para identificar la enfermedad. El despliegue de un programa informático de este tipo en los hospitales podría acortar drásticamente el tiempo de diagnóstico de muchos pacientes, ya que garantiza una rápida derivación a un servicio especializado en hipertensión pulmonar, lo que permitiría mejorar los resultados de los pacientes, reducir la carga clínica y mejorar las perspectivas económicas.
El equipo de investigación ha obtenido recientemente nueva financiación a través del programa ICURe (Innovation to Commercialisation of University Research) de Innovate UK. El proyecto también ha recibido financiación a través de la Universidad de Bath y los Royal United Hospitals Bath.