- El modelo de Google está diseñado para usarse para la detección en lugar del diagnóstico.
- Su principal atractivo es que funciona para países de bajos recursos que no tienen equipos ni radiólogos suficientes.
- El mayor inconveniente de la tuberculosis es que se transmite con demasiada facilidad.
Hasta antes de la aparición de la Covid-19 la tuberculosis era la enfermedad infecciosa más mortífera del planeta. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS) es la responsable de 1.5 millones de fallecimientos al año. Aunque se trata de un problema curable y prevenible, la amplia mayoría de los casos ocurren en naciones de bajos recursos donde la población no cuenta con servicios sanitarios básicos.
La tuberculosis es causada por Mycobacterium tuberculosis, una bacteria que casi siempre afecta a los pulmones. Es una infección que se transmite de persona a persona a través del aire. Cuando un enfermo tose, estornuda o escupe, expulsa la bacteria y basta con que una persona inhale unos pocos de estos bacilos para quedar infectada.
Se calcula que una cuarta parte de la población mundial está infectada por el bacilo de la tuberculosis, lo que significa que dichas personas están infectadas por el bacilo pero (aún) no han enfermado ni pueden transmitir la infección.
Una persona con tuberculosis activa puede infectar a lo largo de un año a entre 5 y 15 personas por contacto estrecho. Sin un tratamiento adecuado, morirán en término medio el 45% de las personas VIH-negativas con tuberculosis y la práctica totalidad de las personas VIH-positivas con tuberculosis.
La tecnología puede reducir los tiempos de detección
Para ofrecer una alternativa a la población, Google desarrolló una nueva herramienta digital basada en Inteligencia Artificial. Lo más novedoso es que automatiza todo el proceso para su correcta detección y así acelerar el tratamiento en comunidades donde los médicos son escasos.
En torno a este tema, la revista Radiology de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA) publicó los resultados de un estudio. Lo que se observó es que esta herramienta tuvo una eficacia igual e incluso superior a la de radiólogos en la detección de tuberculosis a través de radiografías de tórax.
“A diferencia de muchos de los datos publicados sobre la IA, el estudio de Google fue grande y utilizó diferentes conjuntos de entrenamiento, lo que mostró que su sistema es robusto”, dijo Edith Marom, directora de imágenes torácicas en el Centro Médico Chaim Sheba en https://www.saludiario.com/wp-content/uploads/2015/12/8f6d71a5-bigstock-human-brain-and-computer-chip-39563953-1-e1464383720513.jpg.
Ahora bien, dentro de las críticas, la especialista agregó que las pruebas de Google no coincidieron con las circunstancias de la vida real. Los conjuntos de datos contenían tasas de enfermedad más altas de lo normal y estaban sesgados hacia pacientes que eran más jóvenes y podían soportar radiografías verticales, condiciones que generalmente hacen que las imágenes sean más fáciles de interpretar. Su desempeño también disminuyó entre las poblaciones más enfermas con más anomalías pulmonares, como los pacientes con VIH y un grupo de mineros en Sudáfrica.
“Para ser implementable en todo el mundo, tendría que probarse en poblaciones con una baja prevalencia de tuberculosis que se asemeje a los pacientes típicos. También tendrá que probarse en una población de mayor edad, que normalmente se encuentra en el entorno hospitalario”.
A pesar de lo anterior, esta nueva herramienta de Google contra la tuberculosis es bastante prometedora. Su principal atractivo es que en la mayoría de naciones de bajos ingresos no hay suficientes radiólogos. La consecuencia directa es que los diagnósticos en los pacientes no se llevan a cabo o tardan demasiado tiempo en ocurrir.
¿Cómo funciona?
El modelo de Google está diseñado para usarse para la detección en lugar del diagnóstico. Analiza imágenes de rayos X para determinar qué pacientes deben recibir pruebas moleculares de seguimiento para confirmar la presencia de la bacteria causante de la tuberculosis.
La herramienta de Google clasifica las radiografías de tórax por sospecha en una escala de 0 a 1. La puntuación más alta equivale a una mayor probabilidad de que la enfermedad esté presente. En el estudio, los investigadores de la compañía calibraron la herramienta para recomendar pruebas de seguimiento en un umbral de 0.45, lo que resultó ser la elección correcta, ya que demostró ser muy sensible para detectar la enfermedad sin generar altas tasas de falsos positivos.
El próximo desafío es examinar su rendimiento en un entorno del mundo real. Google ahora realiza un estudio en una clínica en Zambia, donde la precisión de los hallazgos de las herramientas se medirá con los resultados de las pruebas moleculares para cada paciente. Se espera que el estudio esté terminado a finales de este año.
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