Un modelo global de IA de diagnóstico por imagen de anomalías renales desarrollado en Japón | NTT DATA

Un modelo global de IA de diagnóstico por imagen de anomalías renales desarrollado en Japón y validado en España...

Un modelo global de IA de diagnóstico por imagen de anomalías renales desarrollado en Japón y validado en España impulsará el soporte a la decisión clínica en entornos hospitalarios.

NTT DATA ha anunciado la finalización del proyecto de evaluación de IA para la clasificación de riñones y detección de anomalías renales que proporciona una herramienta de soporte útil como Sistema de Ayuda a la Decisión Clínica (CDSS) en entornos hospitalarios.

Este proyecto consiste en el reentrenamiento y evaluación de los modelos de IA utilizando TACs abdominales proporcionados por la Fundació Puigvert, hospital que ha facilitado alrededor de 3.000 estudios de imagen, y ha participado en el proceso de validación de las anotaciones realizadas por el equipo de radiólogos estadounidenses. Forma parte de un proyecto más amplio de NTT DATA basado en una muestra de 10.000 estudios en Estados Unidos.

Los modelos de clasificación renal son capaces de clasificar y distinguir riñones normales de riñones con anomalías (por ej. con masas renales, quistes, hipoplasia, hidronefrosis, cicatrices y cálculos, etc.).

El objetivo de involucrar a varias geografías en el proceso de entrenamiento de la IA responde a la necesidad de que el modelo se construya con representatividad de diferentes protocolos de exploración usados en diferentes regiones y permita la inclusión de pacientes de orígenes y razas diferentes en aras de lograr una validez universal de su aplicabilidad. En esta colaboración entre NTT DATA y Fundació Puigvert los sistemas de IA han sido re-entrenados con miles de imágenes de las diversas anomalías que pueden afectar a los riñones, logrando métricas de alto rendimiento. En concreto, para el modelo de clasificación, la puntuación F1, que resume el rendimiento predictivo de la IA mediante la combinación de dos métricas esenciales -precisión y recuerdo - es del 92,7% para el riñón izquierdo y del 90,4% para el riñón derecho. Estos valores representan una mejora del rendimiento de la IA en comparación con los resultados obtenidos con los modelos originales sobre los datos facilitados por la Fundació Puigvert – 91,1% para el caso del riñón izquierdo y 90,1% para el caso del riñón derecho.

José Ignacio Aznar, líder de este proyecto y responsable de proyectos de Innovación en Salud de NTT DATA EMEAL ha explicado que "será una herramienta de gran precisión para ayudar, complementar y mejorar la eficiencia en el diagnóstico de las anomalías renales, facilitando -a largo plazo- un diagnóstico más rápido, seguro y fiable". 

Una vez que este modelo se instaure en el flujo de trabajo de los profesionales sanitarios, ayudará a aliviar la carga de trabajo de los mismos y a agilizar la detección de anomalías basadas en una valoración global de los riñones, en entornos de gran afluencia, como pueden ser las urgencias, donde -a medio plazo- el CDSS con núcleo de IA, podrá operar las 24 horas del día.

La implicación de la Fundació Puigvert

Siendo un referente en uronefrología en nuestro país, la Fundación ha estado implicada desde el inicio, proporcionando los recursos necesarios para la identificación y selección de la muestra de TACs abdominales y para realizar el QA -Quality Assurance- de las anotaciones. Ha aportado alrededor de 3.000 TACs que han permitido mejorar el rendimiento del modelo de IA previo con datos de una región distinta a la original. El centro también ha participado activamente en la definición y despliegue de la infraestructura para la prueba de concepto y en el desarrollo de los entregables asociados a los resultados.