La inteligencia artificial diagnostica más rápido la enfermedad ampollosa

Científicos de la Universidad de Groningen han entrenado un sistema de inteligencia artificial para reconocer un patrón específico en biopsias de piel de pacientes con epidermólisis ampollosa ampollosa adquirida. El patrón es característico de una variante específica de la enfermedad que puede causar cicatrices en la piel y las membranas mucosas, También puede conducir a la ceguera. El nuevo sistema es fácil de usar y es mejor que la mayoría de los médicos para realizar el diagnóstico. Una descripción de este sistema de IA se publica en el American Journal of Pathology 

En pacientes con epidermólisis ampollosa, las capas de la piel se desprenden y provocan grandes ampollas. Existen diferentes formas de enfermedades con ampollas que afectan a diferentes capas de la piel. Uno de ellos, la epidermólisis ampollosa adquirida (EBA), es una enfermedad autoinmune a través de la cual los propios anticuerpos del paciente atacan la piel.

Por lo general, comienza alrededor de la mediana edad y las ampollas pueden formar cicatrices. En la piel estas pueden limitar el movimiento de las articulaciones, pero también se pueden formar cicatrices en las membranas mucosas. Cuando esto sucede en el ojo, por ejemplo, puede provocar ceguera. Se requiere un diagnóstico temprano para prevenir el daño causado por las cicatrices.

"Por el momento, pueden pasar meses o años antes de que se confirme el diagnóstico de epidermólisis ampollosa adquirida", explica Joost Meijer, dermatólogo del Centro Médico Universitario de Groningen y primer autor conjunto del artículo. El diagnóstico de la epidermólisis ampollosa adquirida se realiza a través de biopsias de piel, donde los marcadores fluorescentes se adhieren a los autoanticuerpos en la capa basal de la epidermis. Esto produce un patrón dentado en forma de U, típico de esta enfermedad. 

"Sin embargo, es necesario encontrar y reconocer este patrón en un portaobjetos microscópico relativamente grande", continúa Meijer. El patrón solo puede estar presente en pequeñas partes de la diapositiva. Para dar una idea de lo pequeño que es, si la imagen microscópica se digitaliza como una imagen de 20.000 x 12.000 píxeles, el patrón solo podría ocupar un espacio de 30 x 30 píxeles.

Hay pocos pacientes

Meijer escribió su tesina sobre técnicas de diagnóstico para reconocer este patrón. Luego pasó a estudiar el problema en su doctorado, en la que se asoció con el compañero Astone Shi en el Instituto Bernoulli de Matemáticas, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Groningen. Shi, el otro primer autor conjunto del artículo, trabaja con Convoluted Neural Networks (CNN), un tipo de sistema que funciona con aprendizaje profundo y es particularmente adecuado para el reconocimiento de patrones.

"Un desafío fue que no existe un programa de entrenamiento estándar para este patrón en particular", explica Shi. Tenía que encontrar el mejor tipo de CNN y la mejor manera de entrenarlo. "Hay millones de parámetros en estas redes neuronales y teníamos que encontrar los que funcionaran mejor". Otro problema es encontrar datos con los que entrenar a la CNN.Hay pocos pacientes con la enfermedad; en este momento, solo hay entre 5 y 10 diagnosticados por año en los Países Bajos. Meijer y Shi pudieron utilizar biopsias de 46 pacientes; 42 para entrenar las redes y los cuatro restantes para validar el sistema.

Después de entrenar nueve CNN diferentes y repetir el procedimiento 10 veces, el sistema de inteligencia artificial pudo reconocer la epidermólisis ampollosa adquirida con una especificidad y una sensibilidad iguales al 89,3 por ciento. Esto es mejor que las cifras publicadas por un grupo de patólogos y dermatólogos, y justo por debajo de la precisión de un pequeño número de especialistas altamente capacitados. Shi explica que "esto significa que nuestro sistema supera a la mayoría de los médicos". La razón de esto es probablemente que el ojo humano solo tiene en cuenta una porción relativamente pequeña de un portaobjetos microscópico. 

Los datos deben confirmarse

La principal ventaja de este sistema digital es que sería fácil de usar. Meijer continúa diciendo que "imaginan un sistema en el que se carga una imagen y luego se obtiene un diagnóstico del algoritmo de inteligencia artificial". Sin embargo, también se podría utilizar para capacitar a los médicos en el reconocimiento del patrón dentado en U específico de la enfermedad. Aunque el sistema funcionó bien en este proyecto de investigación, los resultados deben confirmarse para un nuevo conjunto de datos más grande. Para ello, se ha iniciado un estudio europeo prospectivo.

Meijer concluye que "llevará un año recopilar los datos de nueva pielbiopsias, que podrán validar el sistema. Con suerte, tendremos una forma más rápida y sencilla de diagnosticar la epidermólisis ampollosa adquirida y prevenir las cicatrices, a veces debilitantes ".