Un sistema experto que servirá de apoyo para que médicos generales realicen un prediagnóstico de diversos padecimientos de columna, fue desarrollado por alumnos de la Escuela Superior de Cómputo (Escom) del Instituto Politécnico Nacional (IPN).
Se trata de una plataforma web —aún en fase de prototipo— que funciona con base en algoritmos adaptados y desarrollada por Iván Mariscal Avendaño y Gabriel Mendoza Ruiz. Dicho algoritmo analiza el historial clínico del paciente, así como imágenes de su columna para determinar si padece escoliosis congénita, escoliosis idiopática o cifosis postural; no obstante, al tratarse de un prediagnóstico, el resultado serviría para referir pacientes a que un ortopedista los valore y diagnostique.
Para la fase de análisis del historial clínico, el paciente debe responder a un formulario de 60 reactivos aproximadamente, elaborado de manera conjunta con los ortopedistas Filemón Vázquez Merino y José Manuel Delgadillo Avendaño, del Centro Médico Nacional 20 de Noviembre, así como el técnico radiólogo Santos Villagrán Piña, del Hospital Regional General Ignacio Zaragoza del Instituto de Seguridad y Servicios Sociales para los Trabajadores del Estado (ISSSTE Zaragoza).
Entretanto, para el análisis de las imágenes es necesario cargar en el sistema la versión electrónica de al menos dos radiografías de la columna del paciente —de costado y de frente—, las cuales, en términos sencillos, son comparadas con la base de datos generada a partir de radiografías de pacientes diagnosticados previamente.
En entrevista para la Agencia Informativa Conacyt, los jóvenes que cursan el décimo semestre de la carrera de ingeniería en sistemas computacionales explicaron que sometieron su desarrollo a pruebas con información real de pacientes del ISSSTE Zaragoza y obtuvieron un porcentaje de efectividad de 85 por ciento.
“Nosotros desarrollamos un sistema experto para la detección de problemas de columna vertebral (…) El objetivo es apoyar a los médicos generales a que valoren a personas que acudan con malestares de espalda y determinen con mayor efectividad si deben o no ser referidos al ortopedista”, dijo Gabriel Mendoza Ruiz.
¿Cómo funciona el sistema?
El primer paso es responder al cuestionario de historia clínica, elaborado con base en los que ya existen en el sector salud, pero adecuado a las necesidades específicas para la detección de la escoliosis congénita, escoliosis idiopática o cifosis postural.
“Este cuestionario está dividido en seis secciones: datos personales, antecedentes familiares —para identificar el factor de riesgo hereditario—, antecedentes personales no patológicos, antecedentes personales patológicos, solo patológicos y test de Adams —prueba física en la cual el médico hace que el paciente tome una postura inclinada para medir el grado de curvatura de la columna.
Cada una de las preguntas cuenta con diferente ponderación, determinada con base en la experiencia de los especialistas consultados, quienes sugirieron una escala para determinar las probabilidades a desarrollar cada una de las tres enfermedades”, precisó Iván Mariscal Avendaño.
De acuerdo con ambos estudiantes, el interrogatorio como tal equivale a 35 por ciento del prediagnóstico, mientras que la imagenología —análisis de las radiografías— significa 65 por ciento, porque es a través de radiografías que los expertos detectan esas patologías.
Al concluirse la fase de historia clínica, el siguiente paso es cargar las radiografías en el sistema, donde a las imágenes se les aplican filtros de reconocimiento con base en inteligencia artificial.
“El sistema segmenta la imagen para que el algoritmo identifique la columna vertebral, después se lleva a cabo un proceso de umbralización —pintar de blanco la columna—, posteriormente se rellenan los huecos entre las vértebras y, finalmente, se determinan puntos que definen la forma de la columna”, precisó Mariscal Avendaño.
Por su parte, Mendoza Ruiz dijo que una vez identificados esos puntos, mediante un proceso matemático, se obtiene un polinomio que determina una función (matemática) que describe la columna. El método utilizado fue conocido como ajuste exacto de Lagrange, ya que posee un rango de error menor comparado con otros.
“Después de varias pruebas, determinamos que un polinomio de grado seis obedece a una columna sana, mientras que uno de grado cinco responde a columnas dañadas. Para que este proceso se lleve a cabo, utilizamos un árbol de conocimientos que tras el análisis arroja un porcentaje de probabilidades de contar con alguno de los padecimientos”.
Pruebas con datos reales
Gracias a que el proyecto contó con la asesoría de expertos del sector salud, los jóvenes pudieron validarlo en el ISSSTE Zaragoza, donde tuvieron acceso a 800 radiografías de pacientes con alguna de esas enfermedades.
De manera aleatoria se eligieron 10 radiografías que fueron analizadas y diagnosticadas previamente por ortopedistas. Posteriormente, junto a la historia clínica de sus respectivos pacientes fueron cargadas en el sistema.
“A través de esas 10 pruebas comparativas entre el diagnóstico de los ortopedistas y nuestro sistema, obtuvimos 85 por ciento de compatibilidad. El 15 por ciento de margen de error es multifactorial, pero principalmente a las características técnicas de la radiografía, es decir, a su tamaño, su resolución y calidad en general”.
De acuerdo con Mariscal Avendaño y Mendoza Ruiz, esos resultados servirán para trabajar en una segunda versión del sistema donde se reduzca el margen de error y se añada un apartado para dar seguimiento a los pacientes prediagnosticados e incluso explorar la posibilidad de que sirva para prediagnosticar otro tipo de padecimientos referentes a la columna; además de explorar otras herramientas como redes neuronales y otro tipo de formato de imágenes como DICOM (tomografía computarizada).
El impacto del desarrollo
En entrevista para la Agencia Informativa Conacyt, el técnico radiólogo Santos Villagrán Piña mencionó que al asesorar a los jóvenes politécnicos sobre las características técnicas de la toma de radiografías y compartirles las de pacientes que han acudido al ISSSTE Zaragoza en busca de un diagnóstico, identificó que se trata de un desarrollo de gran utilidad para que médicos generales refieran solo a aquellos pacientes que en verdad podrían tener un padecimiento de columna.
En consecuencia, ello optimizaría el servicio de la especialidad al descartar a aquellos pacientes que en realidad no tienen esos problemas y, al mismo tiempo, ello significaría una reducción en el gasto realizado como consecuencia de la toma de radiografías.
“Considerando los resultados que obtuvieron de su estudio, me parece que sería una herramienta de mucha utilidad para el prediagnóstico médico, ya que ofrece un parámetro importante sobre la salud del paciente”.
Así luce el sistema
Al ingresar al sistema, el médico general se encontrará con un administrador (encargado de dar de alta a los médicos) donde deberá registrar su usuario y contraseña. Al acceder verá la interfaz correspondiente a la historia clínica para que realice la entrevista al paciente y registre —solo mediante clics— la información en el sistema. Otra opción disponible es la visualización de los pacientes diagnosticados anteriormente.
Una vez concluidas las diez secciones —entre 10 y 15 preguntas por cada una—, accede al apartado para cargar la imagen, la cual adjuntará al sistema, y mediante un clic someterá al análisis del algoritmo. El análisis que demora apenas unos segundos arrojará el porcentaje de probabilidad a padecer alguna de las tres enfermedades o una notificación de paciente sano. El proceso completo para realizar el prediagnóstico tomaría a un médico general entre cinco y 10 minutos aproximadamente.
Al finalizar el proceso, el sistema provee un archivo PDF que se puede descargar si se quiere, que muestra el puntaje obtenido en cada sección, el resultado del análisis de la imagen radiográfica y cómo impacta cada uno de estos factores en los padecimientos propuestos. Finalmente, el sistema notifica que se trata de un prediagnóstico que debe ser validado o descartado por un médico especialista.
Fuente: CONACYT.
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