La inteligencia artificial (IA) es una de las herramientas más poderosas en la historia de la medicina, capaz de acelerar los diagnósticos, personalizar los tratamientos y transformar la atención médica a una escala nunca antes vista. Sin embargo, la mayoría de los avances logrados hasta ahora se han centrado en adultos.
Salud infantil de Stanford Medicine Se está trabajando a contrarreloj para cerrar esa brecha y construir un futuro en el que todos los niños puedan beneficiarse de todo el potencial de la IA.
Stanford inaugura el Centro de Inteligencia Artificial en Medicina Pediátrica, dedicado exclusivamente al desarrollo e implementación de soluciones de IA para la salud infantil. Este centro garantizará que los avances en investigación y tecnología de vanguardia transformen la atención médica para niños en Stanford Children's y otros centros, de manera segura, equitativa y centrada en el paciente.
Ninguna institución está mejor posicionada para liderar este trabajo. Stanford reúne a investigadores pioneros, un hospital infantil de renombre mundial y una experiencia inigualable en informática, todo ello en el epicentro de la industria tecnológica global. En diversas especialidades, desde el cáncer hasta las cardiopatías congénitas y las complicaciones de la prematuridad, Stanford ya está transformando la atención pediátrica.
Hasta ahora, estos esfuerzos se han desarrollado en gran medida de forma paralela. El Hub cambiará eso, uniendo a médicos, investigadores, ingenieros, especialistas en ética y científicos de datos para impulsar avances que ningún equipo podría lograr por sí solo.
Un catalizador Donación de 10 millones de dólares de Alfred E. Mann Charities ($) ayudará a reclutar a un líder de talla mundial que sea la fuerza impulsora de este trabajo.
El resultado será una nueva era en la salud infantil, en la que las herramientas más poderosas de la medicina podrán llegar a los niños que más las necesitan, tanto en el Área de la Bahía como en todo el mundo.
RInventando la resonancia magnética para niños
Si te has sometido a una resonancia magnética, sabrás lo incómodo que puede ser permanecer inmóvil en un tubo estrecho y ruidoso, a veces durante casi una hora.
Ahora bien, imagínese lo difícil que sería eso para un niño pequeño. Muchos pacientes pediátricos necesitan sedación durante una resonancia magnética para permanecer quietos. Sin embargo, la sedación puede aumentar los costos y la complejidad, además de incrementar los riesgos médicos.
El Dr. Shreyas Vasanawala (en la imagen superior) y sus colaboradores de Stanford y el Área de la Bahía están abordando este desafío mediante el uso pionero de la IA para lograr que las resonancias magnéticas pediátricas sean más rápidas, menos costosas e incluso más detalladas.
El Laboratorio Vasanawala utiliza el aprendizaje automático para lograrlo. Al entrenar la IA con numerosas resonancias magnéticas, el sistema aprende cómo deberían ser las imágenes detalladas. A partir de ahí, puede realizar una exploración mucho más corta y de menor resolución, completando la información faltante y reconstruyendo una imagen clara, completa y precisa a partir de datos limitados. El tiempo de exploración ahora puede ser de tan solo unos minutos en lugar de una hora.
“Los algoritmos de IA que hemos desarrollado ahora pueden recuperar un nivel de detalle sin precedentes”, afirma Vasanawala. “Se puede ver una pequeña arteria en un bebé que de otro modo estaría borrosa. Y en algunos casos, estos detalles nos permiten realizar un diagnóstico que antes habría sido imposible”.”
Uno de estos algoritmos ya ha sido aprobado por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) y está mejorando las imágenes diagnósticas en niños con cardiopatías congénitas. Se utiliza a diario en más de 160 países y ya ha beneficiado a más de 80 millones de pacientes.
El impacto en los pacientes es significativo. Las exploraciones más cortas implican que menos niños necesiten anestesia. E incluso cuando se requiere sedación, se puede reducir su profundidad y duración.
La rapidez de las pruebas también se traduce en tiempos de espera más cortos para obtener citas para resonancias magnéticas, que históricamente han tardado meses en algunos lugares. Además, las exploraciones con inteligencia artificial permiten a los técnicos de resonancia magnética realizar exámenes más complejos, lo que significa que más pacientes pueden acceder a exploraciones de mayor calidad, incluso en países con menos recursos.
Mientras tanto, el laboratorio de Vasanawala continúa impulsando la innovación. El objetivo final de su equipo es automatizar todo el proceso de obtención de imágenes, desde la identificación del tipo de escaneo necesario y la localización precisa del área de interés hasta la realización del escaneo y la corrección de las distorsiones de la imagen en tiempo real, todo en cuestión de minutos.
“¿Y si hacerse una resonancia magnética fuera tan sencillo como medir la presión arterial?”, pregunta Vasanawala. “Esa es la promesa de la IA: dotar a los médicos de herramientas para ver con mayor claridad, actuar con mayor rapidez y, en definitiva, cambiar vidas”.”
Una nueva era en el cuidado infantil: tres avances en IA que están cambiando las probabilidades para las madres y los niños.
Detectar los riesgos a tiempo—Ivana Maric, Doctora en Filosofía
La preeclampsia —presión arterial peligrosamente alta durante el embarazo— afecta a cerca del 81 % de las mujeres embarazadas en todo el mundo. Con aproximadamente 10 millones de casos al año, es una de las principales causas de muerte materna y parto prematuro, y genera complicaciones de salud de por vida para millones de personas.
Existe una necesidad imperiosa de identificar el riesgo de preeclampsia de forma temprana, precisa y asequible, y de desarrollar intervenciones eficaces que salvaguarden la salud tanto de la madre como del bebé.
La Dra. Ivana Maric y su equipo están desarrollando una prueba sencilla y económica para detectar el riesgo de preeclampsia mucho antes de que aparezcan los síntomas. Su equipo utilizó aprendizaje automático para estudiar cientos de marcadores biológicos en la sangre. Posteriormente, identificaron una proporción específica de proteínas que se puede medir con un simple análisis de orina entre las 10 y las 12 semanas de embarazo, mucho antes de que surjan los síntomas y a tiempo para que las terapias preventivas, como un régimen de aspirina en dosis bajas, sean más efectivas.
Actualmente, la prueba se está validando en dos estudios más amplios, uno de ellos internacional. Una vez finalizado, la prueba podría ofrecer a las mujeres de todo el mundo acceso a pruebas de detección prenatal tempranas y personalizadas, independientemente de su lugar de residencia o de los recursos a su disposición.
“Si podemos predecir al inicio del embarazo quiénes tienen riesgo de preeclampsia, podemos brindarles a esas madres un tratamiento preventivo”, afirma Maric. “Esto podría ayudar a prevenir desenlaces trágicos para las madres y las complicaciones de los partos prematuros para los bebés”.”
Protección de los bebés prematuros: Nima Aghaeepour, PhD
Los bebés prematuros pueden desarrollar complicaciones potencialmente mortales en sus primeros meses de vida, a menudo sin previo aviso. Nima Aghaeepour, doctora en filosofía y líder mundial en la aplicación de la IA a la salud materna y neonatal, trabaja para cambiar esta situación.
En trabajos anteriores, Aghaeepour y sus colaboradores de Stanford desarrollaron un método para utilizar la IA con el fin de personalizar la nutrición intravenosa para bebés prematuros frágiles, reduciendo así los errores médicos y mejorando la atención en entornos con recursos limitados. Ahora se centra en predecir y prevenir las complicaciones más graves que pueden sufrir los bebés prematuros.
Su equipo analizó muestras de sangre rutinarias de más de 13.000 bebés prematuros extremos, junto con sus historiales médicos. Examinaron qué bebés desarrollaron uno de los cuatro tipos principales de complicaciones relacionadas con la prematuridad, como la displasia broncopulmonar, una enfermedad pulmonar o hemorragias cerebrales.
En su estudio, publicado en Science Translational Medicine, utilizaron inteligencia artificial para identificar patrones en las moléculas sanguíneas que estaban correlacionados con el desarrollo posterior de una complicación grave en un lactante.
Con base en esta información, el equipo desarrolló una herramienta capaz de predecir estas complicaciones con un grado de certeza del 85%. En el futuro, esta herramienta podría ayudar a los médicos a identificar a los bebés con mayor riesgo y permitirles intervenir precozmente para prevenir problemas de salud potencialmente mortales.
“Es un cambio total en la forma en que pensamos sobre la prematuridad”, dice David Stevenson, MD, director del Centro de Investigación sobre la Prematuridad de Stanford.
Ampliación de la atención de la diabetes: David Maahs, MD, PhD y Priya Prahalad, MD, PhD
Controlar la diabetes implica mantener los niveles de azúcar en sangre dentro de un rango saludable. Sin embargo, para los equipos de atención médica, el seguimiento de múltiples pacientes consume mucho tiempo. Bajo la dirección de David Maahs, MD, PhD, y Priya Prahalad, MD, PhD, los investigadores utilizaron herramientas de IA para crear un panel de control inteligente que mejora la atención a adolescentes con diabetes tipo 1.
Este panel recopila y filtra múltiples datos de varios pacientes a la vez. Muestra quién usa su monitor continuo de glucosa de forma constante y mantiene sus niveles de azúcar en sangre dentro del rango objetivo. Esto permite al equipo médico centrarse en los pacientes que necesitan ayuda adicional, por ejemplo, para obtener una nueva receta de monitor de glucosa o ajustar las dosis de insulina.
Los resultados son impresionantes. El estudio de Maahs y Prahalad reveló que, tras la implementación del panel de control, el número de pacientes que mantenían sus niveles de glucosa en sangre dentro de rangos saludables se duplicó con creces. Es importante destacar que los pacientes de todos los perfiles se beneficiaron por igual, independientemente de su cobertura de seguro médico.
“A menudo, cuando se dispone de nuevas tecnologías médicas, algunos pacientes quedan excluidos”, afirma Maahs. “Es muy alentador que pacientes de todos los orígenes se hayan beneficiado del programa”.”
Impulsado por la filantropía
Para obtener más información sobre los avances científicos en este campo en Stanford y las oportunidades filantrópicas para apoyar el Centro de IA, póngase en contacto con Charlie.White@LPFCH.org.