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Presentación de los primeros resultados en el 2º Taulí Health Artificial Intelligence Symposium (THAIS)

Beatrice Jobst, Senior Data Scientist de Kriba (ex Newborn Solutions), presentó los primeros resultados de la I+D en curso en el el 2º Taulí Health Artificial Intelligence Symposium (THAIS), celebrado en el Parc Taulí Hospital Universitari de Sabadell (Barcelona), los días 19 y 20 de junio de 2023.

La presentación se centró en el potencial de la detección no invasiva de un número elevado de glóbulos blancos en el líquido peritoneal durante la diálisis peritoneal con el primer dispositivo no invasivo de su clase para el conteo de glóbulos blancos de Kriba, Neosonics®. El dispositivo ofrece una aplicación innovadora de ultrasonidos e IA para la detección de infecciones del líquido seroso mediante el conteo de glóbulos blancos, utilizando modelos de deep learning para clasificar imágenes y proporcionar resultados precisos.

Los resultados de un modelo de deep learning entrenado con datos in vitro de bolsas de diálisis peritoneal presenta una precisión excepcional en la clasificación de imágenes, con una impresionante tasa de éxito del 99,14%. El objetivo principal del estudio era determinar la capacidad del dispositivo para clasificar imágenes en clases de infección y no infección. Los resultados son muy prometedores, ya que el modelo demuestra una sensibilidad del 100% y una especificidad del 98,80%. Esto significa que el dispositivo es capaz de distinguir eficazmente entre estados infectados y no infectados, lo que demuestra su potencial para detectar peritonitis durante la diálisis peritoneal domiciliaria.

También presentamos una investigación complementaria de prueba de concepto que explora el uso de imágenes generadas digitalmente junto con el modelo de aprendizaje profundo. Mediante el entrenamiento de un modelo de red adversarial generativa (GAN) para el aumento de datos y la posterior integración de estas imágenes digitales en el modelo de clasificación, pretendemos acelerar la validación del dispositivo manteniendo la precisión y la fiabilidad. Al generar imágenes que se asemejan mucho a los datos reales, optimizaremos los recursos del estudio clínico y aceleraremos potencialmente el proceso de aprobación del producto. Además, este enfoque es prometedor para otras aplicaciones del dispositivo Neosonics©  que se están desarrollando simultáneamente, como el cribado y la monitorización de meningitis en recién nacidos y lactantes con fontanela abierta, y la uveítis en pacientes adultos.

Actualmente se está llevando a cabo un estudio clínico, iniciado en el Hospital Universitario de Bellvitge, en Barcelona, y el que participarán también el Hospital Universitario de Navarra, en Pamplona, y el Hospital Clínic de Barcelona en octubre de 2023, para evaluar la capacidad del dispositivo para detectar peritonitis en diálisis peritoneal domiciliaria con alta precisión.

En su presentación titulada «¿Puede la Inteligencia Artificial superar hoy al ojo clínico?» en el simposio, Paula Petrone -profesora asociada de investigación en ISGlobal y asesora de Data Science del equipo de Kriba (ex Newborn Solutions)-, destacó nuestro enfoque en imágenes de ultrasonido de líquido cefalorraquídeo en fontanela de recién nacidos, donde se emplean algoritmos de IA para clasificar e interpretar patrones intrincados. Defendió que, aprovechando los algoritmos de aprendizaje profundo, la IA puede clasificar e interpretar eficazmente patrones sutiles en estas imágenes que pueden pasar desapercibidos solo para el ojo humano.

Además, Paula hizo hincapié en la necesidad de un machine learning explicable, un concepto también conocido como AI explainability o XAI. Los algoritmos de IA fiables no sólo deben hacer predicciones, sino también dar explicaciones de esas predicciones, arrojando luz sobre los factores subyacentes y los posibles sesgos presentes en los datos. La XAI nos permite interpretar y comprender el razonamiento que subyace a las predicciones de la IA, fomentando la transparencia y la responsabilidad en la atención sanitaria. Se está preparando un manuscrito, coescrito por el equipo de Data Science de Kriba, Beatrice Jobst y Francesc Carandell, y el equipo de Data Science de ISGlobal. El artículo detallará en profundidad la XAI antes mencionada que utilizamos en los modelos de deep learning que creamos y entrenamos para nuestra aplicación para la meningitis infantil. Paula concluyó su presentación invocando la célebre cita del Principito de Saint-Exupéry «Lo esencial es invisible a los ojos», sugiriendo que la IA tiene el potencial de mejorar nuestra visión y proporcionarnos conocimientos inestimables en el diagnóstico médico.