Desarrollan en Córdoba una plataforma para analizar ecografías y alertar de riesgo cardiovascular

Los infartos son la principal causa de muerte en la Argentina, con 100.000 casos por año, y también son la principal causa de pérdida de años de vida productivos o de buena salud debido a la discapacidad que generan las enfermedades cardiovasculares. En el mundo, los infartos representan el 31% de las muertes, aunque año a año baja la incidencia relacionada al envejecimiento de la población y por la mejora en los tratamientos.

Al igual que en otras áreas de la salud, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial encuentra aplicaciones en diversos campos, en este caso como asistencia a quienes deben realizar diagnósticos. El proyecto “Inteligencia artificial para prevenir enfermedades cardiovasculares”, una iniciativa conjunta entre la empresa Eira Healthcare e investigadores del Instituto de Investigación de Ciencias de la Salud (INICSA) de la Universidad Nacional de Córdoba y el CONICET, está desarrollando una técnica de inteligencia artificial para detectar riesgo cardiovascular en diagnóstico por imágenes. A partir del trabajo en conjunto se desarrolló un software que asiste a los médicos en la detección de arterioesclerosis cardiovascular en el análisis de las ecografías de carótida y cruzando información con otras variables de la consulta.

Una herramienta para no depender de la pericia profesional

La arterioesclerosis es una afección en la que una placa formada por grasa, colesterol y calcio, entre otras sustancias, se acumula en las paredes de las arterias y con el tiempo se endurece, con lo que reduce el flujo de sangre por los vasos pudiendo generar infartos. Por eso, determinar el área total que ocupa la placa es vital para prevenir posibles problemas de salud. El software busca evitar uno de los limitantes más importantes de la técnica de diagnóstico, que es la variabilidad de los resultados obtenidos a partir de las imágenes, que dependen del técnico operador del ecógrafo, y así ayudar en la detección temprana y en el monitoreo de factores de riesgo.

El proyecto cuenta con financiamiento del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación y la gestión de la Fundación Sadosky, institución pública privada que favorece la articulación entre el sistema científico-tecnológico. La iniciativa es una de las 16 propuestas seleccionadas en la edición 2022 de la convocatoria Soluciones Innovadoras para Desafíos de Software, en la que se busca generar un nexo entre investigadores y empresas para desarrollar productos tecnológicos.

El desarrollo ya está en su etapa final de entrenamiento del algoritmo y pronto presentará resultados preliminares. Gilda Romero es la responsable del proyecto por parte de la Fundación Sadosky: “Se le están haciendo estudios a pacientes que tienen determinadas características de historia clínica y el médico le va marcando cosas al sistema para que el algoritmo pueda reconocer esas imágenes. Esto permitirá tener una identificación más certera del riesgo que dependa menos de la experiencia de quien maneja el ecógrafo”.

Las tres etapas del proyecto

El proyecto tuvo una primera etapa en la que se desarrolló el software, una segunda etapa en la que se cargaron imágenes para entrenar al modelo en las diversas formas en que se toman imágenes por parte de diferentes operadores de ecógrafo, y una tercera en la que se cargan en forma masiva las imágenes para que la inteligencia artificial pueda determinar el riesgo cardiovascular. Se trata de una técnica novedosa y se espera que facilite el diagnóstico de estas afecciones.

“En la convocatoria 2022 se presentaron muchos proyectos vinculados a la salud, lo cual es muy interesante porque la inteligencia artificial es una tecnología disruptiva en el área y permite hacer más eficiente todo el proceso y ser más certeros en el diagnóstico y predecir enfermedades”, explicó Romero. La Fundación Sadosky ya lanzó una nueva edición de la convocatoria Soluciones Innovadoras para Desafíos de Software 2023, que entre sus particularidades están el énfasis puesto en la distribución federal y también en que se una genera una gran cantidad de trabajo remoto en la mayoría de los proyectos.

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