Buscan mejorar el diagnóstico de la osteoporosis

Es un proyecto de investigadores de la Universidad del Sur y el CONICET. Apunta a combinar técnicas de inteligencia artificial para entrenar algoritmos y permitir un tratamiento temprano, mayor prevención y una óptima calidad de vida en los pacientes.

La osteoporosis, una enfermedad silenciosa que ataca en especial a los huesos de las mujeres, afecta a uno de cada cuatro adultos mayores y genera costos hospitalarios cercanos a los siete mil millones de pesos en Argentina. Se caracteriza por la disminución de la masa ósea y el deterioro de la microestructura de los huesos, lo que aumenta su fragilidad y la predisposición a sufrir fracturas, especialmente en muñecas, columna y cadera.

“Es una enfermedad de importancia bastante grande que afecta la vida de las personas y, en particular, a las mujeres a partir de cierta edad, a raíz de la desmineralización de los huesos y no hay ningún tratamiento de eficacia segura”, explicó Claudio Delrieux, director del proyecto e investigador del CONICET en la Universidad Nacional del Sur (UNS).

En declaraciones al Suplemento Universidad, Delrieux señaló que la idea base de la iniciativa “consiste en complementar el método de diagnóstico y monitoreo del tratamiento, que actualmente se realiza con un análisis inteligente de las tomografías computadas, que permita obtener mayor cantidad de parámetros estructurales de la microestructura ósea sin someter a los pacientes a altas dosis de radiación”.

“El inconveniente es que las imágenes de tomografía someten a los pacientes a dosis de radiación que pueden ser potencialmente perniciosas, por lo que su cantidad y calidad se debe dosificar cuidadosamente. Esto, sin embargo, disminuye la posibilidad de monitorear adecuadamente los parámetros micro estructurales de los huesos, factor clave en el seguimiento de los tratamientos, lo que aumenta la incertidumbre en el monitoreo de la enfermedad frente a los posibles tratamientos”, advirtió.

En Argentina se registran anualmente poco más 34 mil facturas de cadera en la población mayor de 50 años –un promedio de 90 fracturas diarias–, con un costo que supera los siete mil millones de pesos. La mayor proporción de ese gasto es por aspectos quirúrgicos y de hospitalización. “Un diagnóstico temprano con medios efectivos permite tratarla a tiempo con cambios en la dieta y los medicamentos”, aseguró Delrieux.

“Ante esa afección, el médico necesita hacer monitoreos periódicos para determinar si el tratamiento adoptado produce los resultados esperados, para lo cual necesita hacer tomografías con cierta periodicidad. Eso somete al paciente a radiaciones acumuladas potencialmente perniciosas, especialmente porque en las tomografías necesarias para monitorear los huesos proclives a padecer deterioro (cadera o vértebras) se requieren dosis altas de radiación y se somete a su vez a los demás órganos del cuerpo humano”, precisó el especialista.

Del proyecto también participaron Félix Thomsen, docente del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computadoras de la UNS e investigador en esa casa de estudios y el CONICET, y Emmanuel Iarussi, también investigador de ese organismo nacional y de la UBA.

La iniciativa fue seleccionada recientemente por la empresa de software Salesforce como uno de las cinco a financiar en un concurso abierto vinculadas al uso de inteligencia artificial. El CONICET, por su parte, informó que hubo poco más de 180 propuestas de 30 países y es la primera vez que una propuesta argentina gana uno de esos subsidios.

“La idea es poder generar información de imágenes de alta calidad a partir de tomografías de baja energía procesadas con inteligencia artificial, de una manera similar a como los filtros inteligentes de programas, al estilo Photoshop, mejoran los resultados visuales de fotografías de baja calidad. En este contexto, el proceso requiere un análisis mucho más cuidadoso y minucioso, dado que se trata de información anatómica que debe cotejarse en forma precisa”, señaló Delrieux.

Los primeros y promisorios resultados de esta iniciativa fueron publicados en las actas de la International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention y en la revista Computerized Medical Imaging and Graphics, ambos en 2020, se informó. 

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