Avanzando el diagnóstico de COVID-19 con IA y escaneos de TC

La pandemia de COVID-19 generó un montón de datos médicos, especialmente de tomografías y reportes. Mientras que muchos estudios se centraron en imágenes de rayos X para diagnosticar COVID-19, las tomografías suelen ser vistas como más precisas. Este análisis explora cómo usar datos no estructurados de hospitales para mejorar la clasificación de estas tomografías mediante un nuevo método llamado clasificación multi-etiqueta sin entrenamiento previo.

Durante la pandemia, muchos hospitales recolectaron un montón de Imágenes Médicas y reportes, que no siempre estaban organizados o etiquetados correctamente. Esta investigación busca darle sentido a esos datos para ayudar a los doctores a identificar condiciones graves como embolismos pulmonares y detectar detalles específicos en los pulmones, como opacidades en vidrio esmerilado o áreas de consolidación.

Expertos trabajaron junto a modelos de IA para evaluar varios modelos que podrían ayudar a los radiólogos en sus tareas. La meta es proporcionar herramientas que ayuden a detectar diferentes características relacionadas con COVID-19. Los métodos anteriores se centraron en tareas más generales, dejando lagunas en el abordaje de estos requisitos específicos en imágenes médicas.

Usar inteligencia artificial (IA) ha mostrado ser prometedor para ayudar a los hospitales a diagnosticar y evaluar pacientes rápidamente durante la pandemia. Se crearon muchos modelos, pero muchos resultaron no ser adecuados para el uso clínico real. Sin embargo, la gran cantidad de datos desorganizados generados durante este tiempo abre oportunidades para desarrollar nuevos métodos.

Un método que ha llamado la atención es el aprendizaje contrastivo. Esta técnica permite entrenar modelos de IA con pares de imágenes y texto sin necesitar conjuntos de datos completamente etiquetados. Aprende de datos menos organizados, lo que puede ahorrar tiempo y recursos. Los métodos de IA que utilizan aprendizaje auto-supervisado están ganando popularidad tanto en campos médicos como no médicos, ya que ofrecen una forma de mejorar el rendimiento del modelo utilizando las enormes cantidades de datos disponibles.

Los desafíos en el campo médico son diferentes a los de otros dominios de imagen. Las imágenes médicas suelen provenir de procesos especializados y requieren un entendimiento experto para interpretarlas. Este estudio se enfoca específicamente en ajustar modelos de IA para trabajar con tomografías y sus reportes de radiología correspondientes.

Las tomografías contienen imágenes detalladas de los pulmones, lo que las convierte en una herramienta importante para identificar síntomas de COVID-19. El estudio investiga cómo adaptar modelos existentes para trabajar mejor con las características específicas de las imágenes médicas. Se examinan estos modelos para determinar cómo pueden usar eficazmente la información de las imágenes y reportes para clasificar varias condiciones pulmonares relacionadas con COVID-19.

Para preparar los datos, las imágenes de tomografía pasan por varios pasos para reducir su tamaño y centrarse en la información relevante. El proceso implica seleccionar cortes específicos de escaneos más grandes para que el modelo de IA pueda trabajar con piezas manejables. Los reportes acompañantes, originalmente en alemán, se traducen al inglés y se filtran para concentrarse en las características clave de los pulmones.

El estudio también selecciona cuidadosamente modelos de IA basándose en su entrenamiento previo. Estos modelos, particularmente aquellos que han sido preentrenados en imágenes médicas y reportes similares, se ajustan a los datos recopilados. Al ajustar estos modelos, los investigadores buscan mejorar su capacidad para hacer coincidir imágenes de tomografía con las descripciones médicas correctas de los reportes.

Una parte importante del análisis implica comparar varios tipos de modelos de IA. Algunos se mantienen en sus estados entrenados originales, mientras que otros se personalizan para esta tarea específica. Se exploran diferentes estrategias para ver cuáles producen los mejores resultados en la identificación correcta de condiciones pulmonares.

A través del proceso de entrenamiento, los investigadores evalúan qué tan bien los modelos pueden predecir condiciones basándose en los datos proporcionados. El estudio evalúa los modelos utilizando varios Métricas de Rendimiento, como la precisión en predicciones multi-etiqueta. Estas métricas brindan información sobre qué tan efectivamente los modelos pueden reconocer múltiples condiciones en una sola tomografía, lo cual es crucial ya que los pacientes pueden mostrar varios síntomas al mismo tiempo.

Un hallazgo significativo de la investigación es que usar plantillas específicas para cada clase de condiciones mejora la precisión general. Cada categoría de problemas pulmonares, como neumonía o embolismo pulmonar, puede beneficiarse de indicaciones personalizadas basadas en los patrones observados en los datos de entrenamiento. Este enfoque dirigido permite una mejor coincidencia entre las imágenes y las descripciones.

A medida que el estudio avanza, hay un creciente interés en continuar esta investigación recolectando más datos de otros hospitales. Con más datos, hay potencial para avanzar en las técnicas y aplicarlas a otras áreas, incluyendo el seguimiento de la progresión de COVID-19 a lo largo del tiempo.

El trabajo destaca la importancia de utilizar los datos recopilados durante la pandemia para mejorar la identificación automática de patrones pulmonares detallados. La esperanza es que los hallazgos inspiren esfuerzos de investigación adicionales en el campo de la imagen médica. Usar métodos avanzados de IA podría llevar a diagnósticos más rápidos y precisos, mejorando en última instancia la atención al paciente durante y después de la pandemia.

Al abordar los desafíos presentados por los datos médicos no estructurados, este análisis no solo busca proporcionar soluciones para la detección de COVID-19, sino que también establece las bases para futuras innovaciones en el campo de la imagen médica y la inteligencia artificial.