Osteoporosis: con inteligencia artificial, investigadores de la UNS buscan ayudar en el diagnóstico

10/2/2021 | 12:51 |

El proyecto de dos investigadores, apunta a generar estructuras sintéticas para entrenar algoritmos y mejorar las técnicas de diagnóstico actuales.

   Con inteligencia artificial, investigadores de la Universidad Nacional del Sur buscan crear imágenes de huesos que ayuden a mejorar el diagnóstico de osteoporosis. 

   Este proyecto busca combinar técnicas de inteligencia artificial para entrenar algoritmos y mejorar los diagnósticos, lo que permitiría un tratamiento temprano, mayor prevención y calidad de vida para los pacientes.

   Fue presentado por Felix Thomsen –docente del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computadoras de la UNS e investigador en esta casa y el CONICET- y Emmanuel Iarussi, también investigador del CONICET en la Universidad de Buenos Aires.

   La osteoporosis (hueso poroso) es una enfermedad en la cual la densidad y la calidad de los huesos están reducidas. Como son más porosos y frágiles, el riesgo de fracturas está muy aumentado. La pérdida de masa ósea ocurre en forma “silenciosa” y progresivamente. A menudo no hay síntomas hasta que se produce la primera fractura, y las más comunes asociadas a esta causa son las de muñeca, columna y cadera.

   En la Argentina más de 34.000 fracturas de cadera ocurren anualmente en la población mayor de 50 años, con un promedio de 90 fracturas diarias, generando una carga económica que supera los 7 mil millones de pesos por año. La mayor proporción de este gasto se atribuye a los costos quirúrgicos y de hospitalización.

   Un diagnóstico temprano mediante medios efectivos permite tratarla a tiempo con cambios en la dieta y medicamentos.

   Recientemente, el proyecto fue seleccionado por la empresa de software Salesforce como uno de los cinco proyectos a financiar en un concurso abierto para la presentación de proyectos vinculados al uso de inteligencia artificial (IA).

   Según informa el portal de noticias del CONICET en una entrevista a sus autores, se recibieron más de 180 propuestas de 30 países, y es la primera vez que una idea argentina gana uno de estos subsidios.

   El objetivo es utilizar inteligencia artificial para generar imágenes de huesos –estructuras sintéticas, que no son reales pero lo parecen- y así entrenar algoritmos para mejorar las técnicas de diagnóstico actuales. Sucede que dichas imágenes reales son muy difíciles de obtener en la actualidad: las tomografías de pacientes vivos tienen mucho “ruido” (son imágenes de baja calidad) y es muy difícil obtener huesos de personas recientemente fallecidas.

 

Los doctores Felix Thomsen y Emmanuel Iarussi

   La osteoporosis es una enfermedad caracterizada por la disminución de la masa ósea y el deterioro de la microestructura de los huesos, con la concomitante incrementación de la fragilidad ósea y la predisposición a sufrir fracturas.

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   Actualmente se diagnostica a partir del cálculo de la densidad mineral ósea, valor que se obtiene a través de un estudio conocido como DXA (por sus siglas en inglés). La densidad ósea es medida en todas las vértebras del paciente, y a través de una tabla estandarizada, que contempla también la edad y el sexo, se determina si el individuo tiene o no osteoporosis. Así se determina si debe o no seguir un tratamiento médico.

   Según explicaron, la limitación del estudio es que esta técnica solo permite describir, aproximadamente, hasta el 70 % de la degradación ósea de una persona.

   “Esta falta de precisión conduce a que alrededor de un 30 % de las personas que son diagnosticadas con osteoporosis tengan que seguir un tratamiento que en realidad no necesitan, y que a un porcentaje similar de los individuos con osteoporosis que se hacen la DXA no se les detecte la enfermedad y no se les provea una terapia”, explicó Thomsen en una entrevista realizada por Miguel Faigón. 

   La idea base del proyecto consiste en complementar el método de diagnóstico actual con una tomografía computada que permita obtener mayor cantidad de parámetros estructurales de la geometría vertebral. El inconveniente es que las imágenes de las tomografías de pacientes vivos todavía son de baja resolución y “muy ruidosas” como para poder obtener parámetros microestructurales, más allá de la densidad ósea, y es prácticamente imposible realizar tomografías a huesos ex vivo, es decir, de pacientes recientemente fallecidos. De esta forma, obtener una gran cantidad de imágenes para entrenar a los algoritmos en el filtrado, parecía un callejón sin salida.

   “Entonces, surgió la idea de ver si podíamos generar artificialmente estructuras óseas sintéticas que permitieran engrosar la base del entrenamiento del algoritmo de redes neuronales convolucionales”, relató Thomsen.

   Es en este punto en el que la experticia de Iarussi en el desarrollo de estructuras sintéticas virtuales que lucen como reales y, más específicamente, su incursión en un método novedoso de inteligencia artificial, conocido como redes neuronales generativas antagónicas (GANs), se complementa con las necesidades de Thomsen.

   “Si fuera posible tener decenas de miles de vértebras escaneadas en alta resolución, posiblemente no sería necesario nuestro aporte. Pero como son muy escasas, hay que ponerse creativo”, señaló Iarussi.

   Lo que permiten las GANs es generar, a partir de no demasiados ejemplos -no más que unas pocas vértebras humanas escaneadas ex vivo, en este caso- , muchas estructuras sintéticas virtuales, que no sean idénticas a los escaneadas pero que a la vez luzcan como reales. Otro dato importante es que las estructuras generadas, aun con cierto margen para la aleatoriedad, se pueden parametrizar.

   “Nosotros tenemos algunos huesos escaneados y, a partir de esa base, generamos artificialmente muchos más y controlamos ciertas características que queremos para cada uno. Así podemos crear huesos sintéticos que tengan determinados parámetros generales. Pero además, podemos pedirle que genere aleatoriamente muchos otros que cumplan con las mismas características y, al mismo tiempo, sean diferentes entre sí”, destacó Iarussi.

   Para este trabajo utilizan técnicas similares a las usadas para crear rostros humanos, La ventaja con las que cuentan los algoritmos que aprenden a generar rostros humanos es que pueden contar con muchísimo ejemplos para hacer su entrenamiento y aprendizaje, mientras Iarussi y Thomsen solo tienen hasta ahora doce vértebras humanas escaneadas, lo que hace mucho más desafiante la tarea.

   Los primeros y promisorios resultados de esta iniciativa fueron publicados en las actas de la International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention y en la revista Computerized Medical Imaging and Graphics, ambos en el año 2020.

   De estos trabajos también formaron parte Claudio Delrieux, director tanto de Iarussi como de Thomsen e investigador del CONICET en la UNS, y otros investigadores de Argentina, Alemania y España.

   “Se trata, hasta donde sabemos, del primer método para modelar artificialmente hueso y crear estructuras óseas virtuales. Pero además, para hacerlo, recurrimos a una técnica de IA muy novedosa en la que Emmanuel es especialista”, indicó Thomsen.

   Obtener artificialmente más ejemplos de cómo pueden ser los huesos de la columna vertebral, a través de las GANs, permite aumentar la base de entrenamiento del algoritmo de redes neuronales convolucionales para optimizarlo y que pueda filtrar el ruido de las imágenes de las tomografías.

   A pesar de los buenos resultados obtenidos hasta el momento, los investigadores recalcan que el estudio se encuentra todavía en una etapa exploratoria: “Es importante aclarar que, aunque ese es el objetivo final, todavía estamos lejos de poder ofrecer un diagnóstico o de que esto llegue a ser una aplicación clínica”, subrayó Iarussi.

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