Detección de un Accidente Cerebrovascular (ACV) o ‘Ictus’ – La IA Puede Asistir a los Paramédicos en Emergencias Críticas de Tiempo

Ser paramédico es un trabajo increíblemente estresante.  No solo tienen la tarea de salvar vidas, sino que estos trabajadores de primera línea se encuentran constantemente en situaciones impredecibles en cualquier entorno imaginable.  Deben mantenerse amables pero asertivos y trabajar bien tanto de forma individual como con servicios aliados (Bomberos, Policía, etc.).  Para colmo, deben hacer todo esto mientras trabajan horas irregulares y largas, lo que genera un estrés extremo tanto en sus cuerpos como en sus mentes.  De todas las llamadas a las que deben atender los paramédicos, algunas de las más angustiosas son aquellas en las que tienen poco o ningún control sobre el resultado.  Una reacción alérgica puede tratarse con medicación; ciertas emergencias diabéticas pueden resolverse con glucosa; las arritmias cardíacas pueden corregirse con intervención eléctrica. Sin embargo, cuando se trata de Accidentes Cerebrovasculares (ACV) – comúnmente referidos como un ‘ictus’, hay poco que se pueda hacer en el campo.

Otro factor que complica la situación al tratar un ACV es que el tratamiento para la forma más común (isquémico) debe administrarse en un plazo relativamente corto de menos de 4,5 horas.  Puede parecer mucho tiempo, pero al considerar el tiempo que tardan los paramédicos en llegar al lugar, descartar posibles causas, identificar el problema y finalmente preparar al paciente para transportarlo a un Departamento de Emergencias, las 4,5 horas pasan mucho más rápido de lo que se podría esperar, especialmente en zonas rurales.  Por eso la detección rápida y temprana es fundamental al enfrentar un ACV.

Afortunadamente, con la llegada de Inteligencia Artificial (IA), los paramédicos pueden contar con una nueva herramienta en los próximos años.

Convertir Minutos en Segundos

Un equipo de Ingenieros Biomédicos de la Universidad RMIT ha desarrollado recientemente una nueva herramienta que aprovecha la IA para identificar un ACV en segundos, con una tasa de precisión mayor que la actualmente posible en el campo.  Su artículo, titulado ‘Expresiones faciales para identificar post-ictus: Un estudio piloto‘, describe una aplicación para smartphone que puede evaluar eficazmente las características faciales de una persona y determinar si hay signos de un ACV basándose en señales establecidas desde hace tiempo, como la caída facial unilateral.
Aunque queda mucho trabajo por hacer, los resultados iniciales fueron bastante prometedores, con la solución habilitada por IA detectando con precisión a pacientes post-ictus con una tasa de éxito del 82%.

“Con una precisión del 82%, los resultados son prometedores. El análisis muestra que Beso y Extensión son las mejores expresiones faciales para diferenciar entre individuos sanos y post-ictus, con los músculos alrededor de la boca los más afectados. El sistema está diseñado para el análisis no supervisado de los videos, lo que lo hace adecuado para desarrollarse como una aplicación en un smartphone”

Parte de lo que puede hacer que la identificación de un ACV sea difícil y consuma tiempo es que el proceso típicamente implica descartar diversas causas alternativas de la presentación del paciente.  Algunas condiciones comunes que pueden imitar un ACV incluyen,

• hipoglucemia (bajo nivel de azúcar en sangre)
• infecciones del sistema nervioso central (p. ej., meningitis)
• hipertensión severa y/o aumento de la presión intracraneal (PIC)
• drogas (p. ej., cocaína)

Una vez identificados, los cuidados prehospitalarios típicamente implican asegurar la vía aérea del paciente, administrar oxígeno si está indicado y un transporte rápido.  Lo que el paciente necesita es un agente antiagregante para los ACV isquémicos o una intervención quirúrgica para los ACV hemorrágicos.

Al introducir tantas variables, la precisión se vuelve más difícil en el campo, y la mercancía más valiosa (el tiempo) se consume.  Con cada minuto que acerca al paciente a un daño cerebral permanente, una solución propuesta por el equipo de ingenieros podría salvar innumerables vidas en todo el mundo al hacer el trabajo de los paramédicos un poco más fácil y eficaz.

Empresas que Aprovechan la Inteligencia Artificial en la Salud

1. Alphabet Inc.

GOOGL Gráfico de precios

La división Google Health de Alphabet (GOOG ) se centra en aprovechar la IA para mejorar la atención médica. Está desarrollando algoritmos de IA para diagnosticar enfermedades a partir de imágenes médicas, predecir resultados de pacientes y personalizar planes de tratamiento. Un proyecto notable es el uso de IA para detectar retinopatía diabética y cáncer de mama con alta precisión a partir de imágenes médicas.
Otra iniciativa asociada a Alphabet es a través de una de sus subsidiarias, DeepMind. Esta empresa, que también está a la vanguardia de la IA en la salud, trabaja en proyectos que utilizan IA para predecir el deterioro del paciente y desarrollar modelos de predicción de estructuras de proteínas que pueden acelerar el descubrimiento de fármacos.

2. IBM Corporation

IBM Gráfico de precios

IBM Watson Health aplica IA y análisis de datos a diversos desafíos de la salud.  Sus soluciones impulsadas por IA buscan mejorar la toma de decisiones clínicas, mejorar la atención al paciente y optimizar las operaciones.  Las soluciones de Oncología y Genómica de Watson Health ayudan a los oncólogos a desarrollar planes de tratamiento contra el cáncer personalizados mediante el análisis de una gran cantidad de literatura médica y datos genéticos.

A través de su iniciativa Clinical Development, IBM también utiliza IA para agilizar el proceso de ensayos clínicos, mejorando la gestión de datos y reduciendo el tiempo de comercialización de nuevas terapias.

Más Allá de los ACV

Curiosamente, el equipo de ingenieros detrás de esta iniciativa cree que, con el tiempo, el software podrá identificar con precisión otras condiciones neurológicas que se manifiestan mediante expresiones faciales.  Algunos ejemplos de condiciones que cumplen con este criterio son,

• Parálisis de Bell
• Enfermedad de Parkinson
• Miastenia Gravis
• Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA)

El líder del equipo, el Profesor Dinesh Kumar, ha declarado que,

“Queremos ser lo más sensibles y específicos posible. Ahora estamos trabajando en una herramienta de IA con datos adicionales y donde también consideraremos otras enfermedades… La colaboración con los proveedores de salud será crucial para integrar esta aplicación en los protocolos de respuesta de emergencia existentes, proporcionando a los paramédicos un medio eficaz para la detección temprana del ictus.”

Por ahora, esperemos que este producto pueda perfeccionarse y llegar a buen término, ya que podría desempeñar un papel importante tanto en salvar vidas como en preservar la calidad de vida de innumerables pacientes con ACV cada año.