Una empresa con sede en el estado de Sao Paulo, en Brasil, ha desarrollado un método computacional innovador que está volviendo más rápida, más sencilla y más precisa la actuación de los radiólogos a la hora de analizar los estudios de mamografía y detectar alteraciones sospechosas. Mediante la utilización de recursos de inteligencia artificial como el aprendizaje automático y modelos neurales, la firma Harpia Health Solutions desarrolló la plataforma Delfos, que tras la realización de la mamografía detecta y clasifica automáticamente anomalías y lesiones en el tejido mamario, facilitando así el proceso de triaje o selección a cargo del radiólogo.
La empresa, con sede en el Parque Tecnológico de la localidad paulista de Sao José dos Campos, contó con el apoyo del Programa FAPESP de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE) para el desarrollo de la referida solución.
“Los estudios de mamografía se envían en la nube a la plataforma Delfos, que devuelve los resultados a lo sumo en cinco minutos”, dice Daniel Aparecido Vital, investigador responsable del proyecto y uno de los socios de Harpia.
El investigador explica que la plataforma funciona integrada con el sistema PACS (Picture Archiving and Communication System), que es el software estándar que utilizan las clínicas y sanatorios para visualizar y almacenar las imágenes de mamografía.
El estudio de mamografía constituye el principal método de diagnóstico capaz de detectar alteraciones en el tejido mamario y es fundamental para hacer posible el tratamiento precoz del cáncer de mama, con el cual se reduce la mortalidad.
“Es importante que la solución esté integrada al PACS, que forma parte de la rutina de los radiólogos. Esta plataforma está totalmente automatizada y puede aportar diversos beneficios, tales como el incremento de asertividad –con una disminución de hasta un 15 % de las incoherencias de diagnósticos– y el aumento de la productividad de hasta un 40 % y del diagnóstico precoz de hasta un 20 %, aparte de una baja de costos considerable para las operadoras, los hospitales y las clínicas”, afirma Vital.
La agilidad de este nuevo método hace posible también que los médicos tomen decisiones más acertadas en lo atinente a las prioridades en la espera por diagnósticos, agilizando la emisión de los informes. La tecnología indica automáticamente la presencia de nódulos, masas mamarias y agrupamientos de calcificaciones para que el radiólogo efectúe el triaje necesario.
“El tiempo de diagnóstico puede acortarse alrededor de un 40 %. Un factor importante reside en que el radiólogo deja de tener que efectuar tareas de escaso valor cognitivo para poder enfocar su atención en los hallazgos sospechosos”, sostiene.
ALTA TECNOLOGÍA
La empresa fue creada en abril de 2019 en la incubadora Nexus, del Parque Tecnológico de Sao José dos Campos, por un grupo de alumnos, exalumnos y docentes del posgrado en ingeniería biomédica del Instituto de Ciencia y Tecnología de la Universidad Federal de Sao Paulo (ICT-Unifesp), en su campus de la ciudad de Sao José dos Campos. Aparte de Vital y su socia, Catarina Cardoso Reis, son cofundadores de la compañía y consultores científicos los profesores Henrique Alves de Amorim y Matheus Cardoso Moraes.
El proyecto PIPE culminó en noviembre de 2021 y la solución desarrollada en Harpia ya es un producto comercial. En el transcurso de 2021, la plataforma Delfos procesó 35 mil mamografías.
“Actualmente, la cifra es mayor: procesamos entre 12 mil y 13 mil mamografías por mes. Contamos con 12 clientes en seis estados brasileños, y estamos negociando con grandes empresas nacionales del sector de salud y expandiendo las asociaciones”, afirma Vital.
Según el investigador, el diagnóstico de una mamografía, cuando se ciñe a la evaluación visual, sin ningún procesamiento digital, puede carecer de información para la concreción de un análisis rápido y preciso. Por tal motivo, desde la década de 1990, los sistemas de apoyo al diagnóstico apuntan a efectuar el filtrado de imágenes médicas para los radiólogos. Así y todo, esos sistemas aún adolecen de grandes limitaciones en lo que hace a su precisión y minuciosidad.
“Nuestro objetivo era dar un paso al frente utilizando las más altas tecnologías de inteligencia artificial y visión por computadora. Todas las herramientas que se utilizan en el sistema Delfos se desarrollaron en Harpia con base en tecnologías preexistentes, pero efectuamos algunas modificaciones únicas aplicando modelos neurales, aprendizaje automático y deep learning”, explica Vital.
Otro aspecto importante reside en que todo el desarrollo –y el “entrenamiento” del sistema inteligente– se concretó con base únicamente en estudios de mamografía realizados en Brasil, partiendo de una muestra bastante diversificada y dando cuenta del perfil sumamente heterogéneo de la población brasileña.
“Integrado al sistema del cliente, el sistema Delfos diferencia los nódulos y otros hallazgos sospechosos y le presenta al médico una evaluación automática de diversas estructuras mamarias, lo que incluye la evaluación de la densidad mamaria, de los ganglios linfáticos axilares y de simetría, y la identificación de calcificaciones”, dice Vital.
Las evaluaciones de identificación de los nódulos y las calcificaciones se exhiben visualmente. “Se utiliza cajas de indicación y mapas de calor para mostrar el tamaño y la ubicación de las estructuras sospechosas en los cuadrantes del tejido mamario. La idea es que el radiólogo las observe y logre identificar los hallazgos”, explica.
La solución funciona totalmente online, sin necesidad de disponer de infraestructura local en las clínicas o en los hospitales. Según Vital, los clientes efectúan el pago por cada estudio procesado, o mediante suscripción o en paquetes de estudios. En este último caso, si la cantidad de estudios supera el límite “prepago”, el cliente solamente paga por el excedente. De acuerdo con el investigador, las demandas son distintas, con clientes que requieren de 100 a 8.000 mamografías mensuales.
De acuerdo con Vital, Harpia está asociada a las empresas proveedoras de sistemas PACS, lo que le permite que la integración con el sistema Delfos se mantenga en una evolución constante.
“Contamos con un rúter integrado a los sistemas de imágenes de los clientes. Los sistemas PACS disparan los estudios automáticamente hacia nuestra nube, de manera totalmente automatizada”, explica.
Según Vidal, esto permite que los estudios permanezcan disponibles para los médicos, adjuntados a los informes de los PACS, en menos de cinco minutos. “Esto es importante porque durante ese lapso suele suceder que la paciente aún se encuentra en la clínica. Dependiendo del resultado, ya puede derivársela inmediatamente para la realización de una ecografía como estudio complementario. Esto evita que la paciente tenga que ir a la clínica nuevamente, de detectarse algo en el estudio”, afirma.
A partir de ahora, el próximo paso para el sistema Delfos consiste en desarrollar la capacidad para señalar si el hallazgo sospechoso es maligno o benigno. “Actualmente el sistema logra separar entre los estudios con hallazgos sospechosos y los que carecen de los mismos, automatizando las tareas del radiólogo y acortando el tiempo de diagnóstico, pero no señala si los hallazgos son benignos o no. Nuestro objetivo es dar ese paso en el marco de un proyecto PIPE etapa II”, dice Vital.
Agencia FAPESP