¿Puede la inteligencia artificial salvar la vida de niños con neumonía?

Transcripción

1. 0:01 Con frecuencia, partiendo de principios simples, se pueden resolver cuestiones complejas o
2. 0:13 contribuir a encontrarles una solución. Hoy quiero hablarles de un problema de salud pública
3. 0:20 de gran relevancia e impacto global y la forma en la cual, junto con un grupo de investigadoras
4. 0:27 e investigadores de la Universidad Peruana Cayetano Heredia, nos hemos propuesto darle
5. 0:33 una respuesta. La neumonía es la principal causa de muerte por infecciones en menores
6. 0:40 de 5 años en todo el mundo. Según UNICEF, alrededor de un millón y medio de niños
7. 0:47 y niñas menores de 5 años mueren anualmente por neumonía y este fenómeno afecta desproporcionadamente
8. 0:56 a las regiones menos favorecidas del planeta, donde por otra parte tampoco es común contar
9. 1:02 con asistencia médica adecuada. Imagínense que para cuando esta charla haya finalizado,
10. 1:11 algo más de 40 niños y niñas habrán muerto por neumonía y la mayoría de esas muertes
11. 1:19 se podrían haber evitado de haber contado con un diagnóstico y un tratamiento oportunos.
12. 1:26 En condiciones ideales, el diagnóstico de neumonía se basa en el cuadro clínico,
13. 1:32 los análisis de laboratorio y los hallazgos de la radiografía de tórax.
14. 1:38 Este método, que utiliza material costoso y contaminante, no se encuentra disponible
15. 1:43 en lugares de bajos recursos, donde por otra parte tampoco es frecuente que exista el personal
16. 1:48 médico calificado para interpretar los hallazgos y tomar decisiones adecuadas en cuanto al
17. 1:54 manejo y tratamiento. ¿Existen alternativas? Sí. Hace más de 30 años, el Instituto de
18. 2:02 Neumonía de la Salud desarrolló y promovió el uso de un método de diagnóstico para neumonías
19. 2:10 que se basa principalmente en la frecuencia respiratoria. Este método aún hoy en día
20. 2:16 continúa en uso donde no se cuentan con otros recursos. Imagínense, ustedes, quiero que
21. 2:24 piensen en cuánto ha cambiado el mundo en estos últimos 30 años y la injusticia que
22. 2:32 se presenta. Que una de las poblaciones más vulnerables, como son los niños y niñas
23. 2:37 menores de 5 años, no puedan contar con un método adecuado de diagnóstico para la patología
24. 2:43 infecciosa que más muertes les ocasiona porque la metodología que se utiliza con ellos y
25. 2:50 ellas es obsoleta. Hay otras alternativas. Existe evidencia que la ecografía pulmonar
26. 2:59 puede detectar de forma adecuada la neumonía. Pero nuevamente, no se puede detectar la neumonía
27. 3:04 de manera adecuada. La ecografía pulmonar requiere material, que es equipamiento costoso,
28. 3:09 y personal, generalmente médico, que esté entrenado para interpretar los resultados.
29. 3:16 La neumonía es una condición que, diagnosticada a tiempo y tratada adecuadamente durante unos
30. 3:23 pocos días, tiene un pronóstico excelente, con recuperación completa y sin secuela en
31. 3:29 la mayoría de los casos. Sin embargo, aún hoy en día, les suele ser muy difícil detectar
32. 3:34 la ecografía pulmonar, porque sigue costando la vida a más de un millón de niños y niñas,
33. 3:38 y esto la ha posicionado como uno de los principales problemas de salud pública global. Desde
34. 3:45 2013, nuestro grupo viene tratando de dar una respuesta a esta problemática. Para eso
35. 3:53 hemos utilizado la ecografía pulmonar, que es la ecografía de uso habitual en la práctica
36. 4:01 clínica diaria.
37. 4:04 Consiste en la emisión de ondas acústicas de muy alta frecuencia y la formación de
38. 4:09 imágenes a partir de esas ondas cuando chocan con los distintos órganos y tejidos.
39. 4:18 ¿Cómo lo hicimos? Déjenme primero mostrarles cómo se ve una ecografía de pulmón sano.
40. 4:25 En la parte superior podemos ver lo que es la piel, los tejidos blandos, la parte externa
41. 4:30 de la persona. Las sombras oscuras corresponden a las costillas.
42. 4:35 Y ahí podemos detectar una línea bien clara, brillante y bien definida, que es la línea
43. 4:41 pleural. Eso nos marca el límite del pulmón. De ahí hacia abajo es tejido pulmonar.
44. 4:47 En condiciones normales, un pulmón sano está lleno de aire. El aire permite que el sonido
45. 4:54 difunda. Es decir, cuando hay aire, el sonido simplemente pasa, no rebota contra nada, que
46. 5:01 es lo que pasa aquí.
47. 5:02 Y forma solo unas pequeñas imágenes características de un pulmón sano.
48. 5:05 Son líneas que son consideradas hasta defectos, que se llaman líneas A, A de aire. Eso es
49. 5:12 un pulmón sano, un pulmón con contenido aéreo.
50. 5:16 ¿Qué pasa cuando hay una infección, una neumonía? Ese contenido aéreo es reemplazado
51. 5:23 por líquido. El líquido consiste en pus, moco, sangre, bacterias. Hay contenido, es
52. 5:31 líquido. Básicamente líquido, y el líquido es bien distinto que el aire.
53. 5:35 En este caso vamos a tener imágenes características. El sonido no puede difundir como cuando existía
54. 5:43 aire, rebota y va a formar imágenes. Dos cosas. Nos hace desaparecer la línea pleural
55. 5:50 que marcaba el límite y da estas imágenes características en el contenido pulmonar.
56. 5:55 Entonces, nuestra idea está basada en ese principio. La ecografía pulmonar es capaz
57. 6:02 de distinguir el contenido...
58. 6:05 líquido cuando se trata de una neumonía y diferenciarlo del pulmón sano, normal, que contiene aire.
59. 6:13 Ahora bien, dijimos anteriormente que la ecografía pulmonar se basa en imágenes,
60. 6:18 en la interpretación de esas imágenes que hace personal, que ha sido entrenado
61. 6:23 y que requiere de recursos tanto humanos como materiales que no van a estar disponibles
62. 6:29 en los lugares menos favorecidos del planeta.
63. 6:32 Entonces dijimos, ¿qué pasaría si pudiéramos a esa diferencia, a ese principio
64. 6:40 que es capaz de ser captado por el ultrasonido, si pudiéramos automatizarlo?
65. 6:46 De forma que se haga el diagnóstico con los mismos principios, pero de forma automática.
66. 6:53 Entonces nos abocamos al desarrollo de un dispositivo de bajo costo, portable,
67. 6:59 que utilice ultrasonido, que pueda ser utilizado por...
68. 7:02 por personal médico con un mínimo entrenamiento y que sea capaz de diferenciar
69. 7:08 donde hay aire de donde hay líquido, pulmón sano de neumonía.
70. 7:12 A ese dispositivo lo imaginamos sin imágenes, para que no hubiera necesidad de interpretación
71. 7:20 y que diera una simple señal, como puede ser una luz o un sonido,
72. 7:24 cuando estuviera en presencia de neumonía, un positivo.
73. 7:30 Al dispositivo lo llamamos LOCONIUS, que significa ultrasonido de bajo costo sin imágenes,
74. 7:36 según sus siglas en inglés, y para ello dijimos, bueno, vamos a tomar datos,
75. 7:43 ecografías pulmonares de niños y niñas, sanos, con pulmones sanos, niños y niñas con neumonía,
76. 7:49 que concurrieron al Instituto Nacional de Salud del Niño de Lima durante el año 2013.
77. 7:55 A los videos los cortamos en imágenes.
78. 7:58 A las imágenes las dividimos en áreas rectangulares y longitudinales que nosotros llamamos vectores
79. 8:06 y definimos que teníamos tres áreas de interés para estudiar estas imágenes.
80. 8:12 Iba a ser el pulmón cuando era sano, el pulmón cuando tenía neumonía o contenido líquido y las costillas.
81. 8:20 Entonces, cada vez que aplicábamos uno de esos vectores, calculábamos la intensidad promedio,
82. 8:28 que tenía en esa imagen.
83. 8:30 De esta forma, cuando colocábamos el vector sobre la costilla,
84. 8:35 veíamos que había una intensidad promedio muy alta de inicio, pero que caía muy rápidamente y de forma abrupta.
85. 8:42 Y ese patrón se mantenía.
86. 8:44 Cuando colocábamos el vector sobre el pulmón sano, la intensidad, que era bien alta al inicio, caía de forma progresiva.
87. 8:52 En cambio, cuando estábamos en presencia de neumonía, la intensidad bien alta al principio,
88. 8:58 terminaba de caer como en los dos patrones anteriores.
89. 9:01 Tras analizar miles y miles de imágenes, esto que era visible al ojo humano,
90. 9:07 nos dimos cuenta que se mantenía, que era consistente y que nos estaba dando una especie de patrón.
91. 9:14 Entonces, el desafío fue entrenemos a una computadora, utilizando un poco de inteligencia artificial,
92. 9:22 para que sea la computadora quien reconozca en qué área está.
93. 9:28 Tenemos un pulmón sano versus un pulmón con neumonía.
94. 9:32 Para esto, la computadora utiliza fórmulas matemáticas muy complejas, que se denominan algoritmos.
95. 9:42 Cuando le enseñamos a la computadora, esto es un pulmón sano, esto es un pulmón con neumonía,
96. 9:47 esto es un pulmón sano, esto es un pulmón con neumonía, había que probarla.
97. 9:50 Utilizamos un nuevo set de imágenes provenientes de los niños, del Instituto Nacional de Salud del Niño,
98. 9:56 y globalmente el sistema fue capaz,
99. 10:00 de reconocer la presencia de neumonía y la presencia de pulmón sano en más del 90% de los casos.
100. 10:08 Entonces, ahora les quiero mostrar la maqueta del dispositivo, del Loconius, tal y como lo hemos diseñado.
101. 10:20 Este es un dispositivo que se puede llevar fácilmente al terreno, es ligero, portable,
102. 10:30 con una cámara pequeña en su interior que va a leer los algoritmos, una batería para dar la autonomía
103. 10:37 y el componente del ultrasonido dado por un transductor de los que se usan en la práctica clínica habitual.
104. 10:44 Con el transductor se escanea el tórax de bebés y niños.
105. 10:49 La respuesta de la máquina es una luz en caso de encontrarse una neumonía,
106. 10:57 en caso de encontrar líquido en el pulmón.
107. 11:01 Digamos, esto es muy fácil de interpretar en comparación de las imágenes que realmente lleva un entrenamiento
108. 11:09 y una capacitación que muchas veces no están disponibles en áreas de escasos recursos
109. 11:14 donde tal vez sea un enfermero la única persona que va a atender a estos pacientes.
110. 11:22 Creemos que este dispositivo, además de salvar muchas vidas,
111. 11:28 va a aumentar la confianza del personal de salud al momento de evaluar niños pequeños
112. 11:35 que suelen ser un desafío en un contexto febril
113. 11:38 y aumentará también, es nuestra esperanza, la confianza de las comunidades
114. 11:45 respecto a las respuestas que recibe del personal de salud.
115. 11:50 Un último comentario.
116. 11:52 Estamos a solo unos pocos días de que se cumpla
117. 11:57 el plazo para que se realicen los objetivos del milenio.
118. 12:02 Es un conjunto de objetivos de desarrollo, un acuerdo firmado por 189 países.
119. 12:08 El cuarto objetivo del milenio es disminuir la mortalidad infantil
120. 12:13 en dos tercios entre 2000 y 2015 por causas como la neumonía.
121. 12:19 En el componente neumonía, déjenme decirles que ya no se va a alcanzar el objetivo.
122. 12:24 Solamente un 40% de reducción se reportó en 2013.
123. 12:29 Esta reducción se ha atribuido más que nada a la mayor disponibilidad de inmunizaciones
124. 12:36 y de tratamientos antibióticos.
125. 12:38 Lo cual significa que todavía existe una brecha importante en el acceso al diagnóstico.
126. 12:45 Creemos que un dispositivo como este, como el Loconius,
127. 12:49 puede contribuir para que esa brecha pueda, por fin,
128. 12:53 comenzar a cerrarse.
129. 12:55 Muchas gracias.

Transcripción automática. Puede equivocarse, sobre todo con nombres propios.