Durante un accidente cerebrovascular (ACV), el flujo de sangre que circula por el cerebro se ve interrumpido, lo que hace que partes del mismo pierdan nutrientes y el oxígeno necesario para funcionar. En pocos minutos empiezan a morir neuronas, lo que puede afectar de forma permanente funciones del cerebro como caminar y hablar, y puede desencadenar la muerte.
Un ACV puede darse por obstrucciones en las venas o por el rompimiento de alguna de ellas. Sus causas pueden ser una alta presión arterial, diabetes y problemas del corazón, y son más frecuentes en fumadores, personas con antecedentes familiares y edad avanzada.
La empresa Entelai, en asociación con el Instituto de Neurociencias (FLENI-CONICET), desarrolló un asistente virtual que utiliza inteligencia artificial (IA) para el reconocimiento, a través del diálogo con los pacientes, de síntomas compatibles con accidente cerebrovascular (ACV). El proyecto fue parte de la convocatoria Soluciones Innovadoras de la Fundación Sadosky en el año 2023.
El ACV se puede detectar mediante la consulta clínica cuando el paciente siente entumecimiento de alguna extremidad, confusión al hablar o problemas de la visión, y se confirma con un estudio de imágenes del cerebro. En la consulta clínica es muy importante que el médico pueda detectar los síntomas y muchas veces es difícil lograrlo, especialmente si el médico no conoce al paciente con anterioridad, por eso es tan alto el porcentaje de fallas en el diagnóstico y tan importante que se pueda contar con la mayor cantidad posible de datos para la evaluación.
Entelai ya había desarrollado varios sistemas de IA para el ámbito de la salud. Entre otros, un sistema para analizar resonancias magnéticas y otro para diagnosticar cefaleas con una precisión equivalente a la de un neurólogo, que actualmente comercializan en una asociación con el laboratorio Novartis.
El sistema desarrollado hoy se está validando con pacientes que están internados y que se rehabilitan de secuelas causadas por accidentes cerebrovasculares. Se trata de un chat que funciona sobre la aplicación de mensajería Telegram que puede ir haciendo preguntas al paciente y así dar indicios de si tiene la enfermedad o no. Se espera que sea una herramienta muy útil para pacientes sobre los que exista una presunción de que pueden estar sufriendo un accidente cerebrovascular, o como herramienta complementaria para quienes reciben pacientes en sala de espera, para que puedan darle la prioridad correspondiente.
El médico neurólogo Lucas Alessandro es el jefe de proyecto y en diálogo con TSS explicó: “Es una herramienta de diagnóstico con inteligencia artificial que con preguntas clínicas orientadas a sus antecedentes y la evaluación de un síntoma puede hacer un dignóstico sobre un probable ACV. Estamos trabajando sobre un algoritmo que ya existe, de Entelai y FLENI, que hoy tiene un uso y permite una evaluación de síntomas en general y la idea de este proyecto es afinar más la sensibilidad para los pacientes que tengan una enfermedad cerebro vascular aguda. Estamos diferenciando esta enfermedad porque son pacientes con más riesgo de una patología muy severa e inhabilitante, y mientras menos tiempo pase hasta que se diagnostica mejora mucho el pronóstico”.
El médico Santiago Crema, de FLENI, e integrante de la iniciativa, le dijo a TSS: “El proyecto con la Fundación Sadosky abarca las dos cuestiones, por un lado la necesidad a nivel médico y por el otro la creación de un chatbot específico de ACV. Durante la epidemia de COVID hubo muchos de estos chats para detectar si la gente tenía esta enfermedad pero estaban mal entrenados, por lo que daban muchos falsos positivos. Eran muy sensibles a esta enfermedad pero incapaces de detectar otras. Por eso, con los chatbots que ya tenemos queremos darles un marco más dirigido a ACV y poder pulir eso. Una vez finalizada la validación, que se realiza con pacientes fuera de peligro y con comité de ética mediante, vendrán otras fases con uso real. La intención es que se pueda dar diagnóstico temprano pero también llegar a los centros de salud con especialización en el tema más cercanos adonde está el paciente”.
El sistema funciona de manera automatizada y no hay mediación con el médico. El objetivo es que se pueda acceder mediante una app de mensajería común para hacer más fácil el acceso y también integrarlo a los chats de asistencia de los centros de salud, como en el caso del Hospital FLENI, que es donde se están haciendo las pruebas con pacientes actualmente.
Se busca que el sistema pueda funcionar en el futuro como reemplazo o complemento a los call centers que deben guiar y derivar a un paciente al tipo de consulta a la que tiene que dirigirse. Pero para eso se debe lograr que la respuesta sea igual o mejor que la atención en estos servicios.
“Creemos que con este sistema podemos bajar mucho el tiempo desde que el paciente detecta el problema hasta que es atendido. Primero, porque los pacientes tardan mucho porque prefieren esperar a que los síntomas cedan cuando en realidad se están poniendo en riesgo. Al tener una herramienta en el celular, que está a mano de todos, se puede lograr no demorar esa consulta”, dijo Alessandro.
“Este algoritmo es un apéndice de lo que venimos trabajando hace años, en los algoritmos que ya tenemos desarrollados, no con esta rigurosidad de aprobación, pero sí para poder contener a pacientes con dolor de pecho que puedan tener riesgo cardíaco y pacientes con dolor abdominal intenso que podría ser una peritonitis. Nuestra idea en el futuro también es poder integrarnos a sistemas de emergencias por mensajería instantánea. Estamos desarrollando muchas cosas por mensaje escrito y también con mensaje de voz, que también pueden ser útiles, y estamos empezando a desarrollar cosas de valoración biométrica como asimetría facial o asimetría pupilar. Este trabajo tiene varios spin-off que en algún momento van a nuclearse todos bajo el mismo propósito”, explicó Crema.
Aspectos éticos y legales del diagnóstico con IA
En este tipo de sistemas automatizados, un error se puede pagar con vidas humanas, por lo que su uso es sumamente crítico y debe ser supervisado. Además, es importante que los sistemas tengan protecciones contra ciberataques, protejan los datos personales, den consentimiento informado a los pacientes y respeten la normativa legal sobre salud pública. Según Alessandro, “son herramientas muy nuevas y puede haber mucha reticencia ética, lo que me parece bien, y tenemos que hacerlo en el ambiente más seguro posible. El objetivo es tener la mayor sensibilidad alcanzable, es decir, que no se nos escape ningún paciente con un ACV potencial. La idea es ser lo suficientemente serios para tener una herramienta más rigurosa que otras. Ninguna herramienta es perfecta: hoy el error de diagnóstico en medicina es altísimo y la principal causa de morbimortalidad en los pacientes. En Estados Unidos, el 20% de la morbimortalidad tiene que ver con problemas de diagnóstico”.
Con información de la Agencia TSS
Cerrar sesión
