Una imagen de realidad virtual que muestra el daño que el Covid-19 produce en los pulmones

Mientras la pandemia por Covid-19 se extiende (1.973.715 casos y 125.910 muertos a nivel global hasta anoche según el recuento de la Johns Hopkins University), la comunidad científica acelera pruebas de vacunas, tratamientos y formas de determinar la enfermedad. En los últimos días se dió a conocer un sistema desarrollado en la Argentina que supuestamente diagnosticaba coronavirus a través de tomografías computadas y rayos X que eran analizados por inteligencia artificial (IA). En otros países también se publicitaron sistemas similares. Pero ayer, la página Covid-X, donde el sistema se lucía, señalaba: “de momento hemos decidido quitar el modelo de prueba experimental dado el mal uso del mismo”.

En un momento de alta sensibilidad, es fundamental saber qué tan creíbles son quienes dicen tener grandes soluciones para una enfermedad que -para la OMS- es diez veces más letal que la influenza H1N1. El Doctor Ricardo García Mónaco es Profesor Titular de Diagnóstico por Imágenes (UBA) y ocupó los cargos de Presidente de la International Society of Radiology y Jefe de Servicio de dicha especialidad en el Hospital Italiano de Buenos Aires. En diálogo con Infobae dejó dos conceptos centrales: “Un estudio por imágenes no descarta ni confirma la infección por Covid-19, sobre todo en los primeros 3 días de la enfermedad, donde hasta un 50% de los pacientes pueden no mostrar hallazgos. Es decir, una Radiografía de Tórax es frecuentemente normal en pacientes asintomáticos, y aun en muchos pacientes sintomáticos, por lo tanto no puede ser de utilidad para testeo o detección temprana en general”.

Por otro lado, señaló que “la importancia de la detección o testeo es evitar que el paciente deambule y contagie, y cuando la radiografía de tórax muestra lesiones la enfermedad ya está en etapa intermedia o avanzada. Por ello, la enfermedad se sospecha con la clínica, pero la mejor forma de detectarla o confirmarla es con exámenes de laboratorio específicos, como el PCR. Sin embargo, las imágenes son un complemento muy importante a la hora de tomar decisiones”.

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"En Argentina no hay ningún sistema desarrollado sobre Inteligencia Artificial y Covid-19 validado -continúa García Mónaco-. Quizás la confusión obedece a algunas notas periodísticas recientes sobre un proyecto que todavía está en fase de investigación y no listo para ser utilizado en la práctica médica. De hecho, esa investigación es una extensión de un conocido proyecto abierto de Canadá (Covid-Net) que está disponible en internet para la comunidad científica. Este tipo de proyectos de investigación de código abierto son una iniciativa habitual en el ámbito de la IA en salud. Están pensados con un criterio colaborativo para participantes con formación en investigación clínica y traslacional. Los mismos investigadores del proyecto han tenido que aclarar que están en fase experimental de desarrollo y que el software se encuentra en fase de investigación. El concepto también aplica a todos los estudios de IA e imágenes en Covid-19 no sólo de otros centros de Argentina sino también de otros países. El único método existente a la fecha para diagnosticar con certeza Covid-19 sigue siendo el test de laboratorio. La limitación de la radiografía o de la tomografía para el diagnóstico es que la imagen puede ser totalmente normal en pacientes asintomáticos con Covid -19 y aún en pacientes sintomáticos, sino existe compromiso pulmonar de la enfermedad.

-¿Ni siquiera a través del uso de Inteligencia Artificial? ¿Por qué?

-El problema no es la IA, sino la fisiopatología de la enfermedad, ya que recién cuando el virus afecta el pulmón se pueden observar cambios en la Radiografía o Tomografía. El compromiso pulmonar no ocurre en todos los infectados, y aún cuando ocurre, es infrecuente en los primeros días de la enfermedad. Al día de hoy las organizaciones científicas internacionales, incluyendo el Colegio Americano de Radiología, la Sociedad Europea de Radiología, la Sociedad Internacional de Radiología y la OMS no recomiendan el uso de las imágenes para el diagnóstico o detección de la enfermedad. Además otro problema del uso exclusivo de la imagen como diagnóstico reside en la similitud con otras neumonías, como por ejemplo con el virus de influenza que esta comenzando su período estacional en Argentina. Si bien existen ciertos patrones de topografia de afección pulmonar relativamente más habitual en Covid-19 que en otras neumonías virales, esto no ocurre en el 100% de los pacientes, aunque sí podría contribuir, junto a la clínica, con la sospecha diagnóstica. Las imágenes torácicas en cambio son muy importantes en el manejo clínico y terapéutico del paciente sospechoso o con Covid-19, particularmente cuando sus hallazgos influyan en la toma de decisiones. Los sistemas de IA podrían contribuir ampliamente en este contexto, a través de la automatización de las tareas, para reducir los tiempos en el análisis de los estudios por imágenes en grandes poblaciones.

-¿Cuánta evidencia es aconsejable para ser determinante sobre la utilidad o no de un desarrollo científico?

-Depende de la calidad y cantidad de la muestra así como de la metodología utilizada para llegar a conclusiones estadísticamente válidas. Cualquier desarrollo científico, sean fármacos o softwares de IA aplicado a la salud, debe ser validado a través de una serie de pasos bien establecidos: fase de descubrimiento, fase pre-clínica, fase clínica, y por último fase de aprobación y registro. En el momento actual los desarrollos de IA relacionados al Covid-19 se encuentran recién en fases de descubrimiento o pre-clínicas, con lo cual su manejo y difusión debe ser responsable y exclusivamente en los ámbitos adecuados por el personal que corresponde: investigadores expertos en informática en salud, epidemiología, imágenes, etcétera. Por supuestom en situaciones extraordinarias como en un contexto de pandemia pueden acelerarse ciertos procesos, pero esto debe ser realizado cuidadosamente y bajo supervisión de expertos. De no hacerlo de forma regulada es muy probable que, a pesar de buenas intenciones, se transforme en un elemento contraproducente que complique el ya sobrecargado ambiente de trabajo del equipo de salud. De todas maneras, fuera del ámbito experimental y de investigación, el uso de una red neuronal o IA para su uso en salud requiere la aprobación de la ANMAT en nuestro país.

-¿No hay un daño específico que el Covid-19 le cause a los pulmones y sea capaz de diferenciarlo de una neumonía producida por la gripe u otra afección pulmonar?

-El daño que genera el Covid-19 al pulmón se expresa como una neumonía de origen viral, con opacidades focales que son comunes a cualquier infección pulmonar viral e indistinguibles de la influenza. Existe, sin embargo, cierta evidencia preliminar que la neumonía por Covid-19 tiene en ocasiones un patrón de distribución característico dentro del pulmón, aunque no presente en el 100% de los casos. De tal manera podria decirse que ciertos hallazgos radiológicos podrían ser característicos o sugestivos del Covid-19, pero no son patognomónicos y pueden encontrarse en otras patologías. La relación entre el daño al pulmón, la gravedad de la enfermedad y por lo tanto los requerimientos de oxígeno y soporte respiratorio parece ser lineal. Las herramientas de IA pueden ayudar también a cuantificar y clasificar la afección pulmonar por Covid-19 según su gravedad, y esto podría lograrse a partir de tomografías computadas, pero es todavía materia de investigación.

-¿Hay algún país que haya aprobado este tipo de soluciones para diagnosticar coronavirus?

-Hay muchos países, particularmente en el hemisferio norte -donde hay mayor cantidad de enfermos-, que están investigando o utilizando este tipo de herramientas de IA como eventual ayuda en la toma de decisiones, pero no para la detección o diagnóstico final de Covid-19. Hay experiencias de IA reportadas en la literatura científica en China, Italia, España, Estados Unidos, entre otros, orientadas a cuantificar el grado de afección del pulmón y/o a predecir el pronóstico de la enfermedad. No hay todavía consenso general sobre cual es el verdadero impacto de la Inteligencia Artificial en el manejo cotidiano del Covid-19.

-¿Qué daños causa al pulmón el Covid-19?

-El virus, al acceder al pulmón, compromete los alvéolos pulmonares, que es el área de intercambio de los gases respiratorios con el exterior. Por la agresión del virus se produce una inflamación en el pulmón, patología que se conoce como neumonía. Si la inflamación se extiende y compromete mucho al parénquima pulmonar (el tejido) se afecta la funcionalidad de los mismos, ocasionando dificultades respiratorias severas.

Covid-X levantó la información de su sistema días después de promocionarlo

-¿En qué puede ayudar la radiología al tratamiento de esta enfermedad?

-Los métodos por imágenes, al igual que en el estudio de otras patologías, son utilizados junto a la clínica médica para contribuir al diagnóstico, estratificar la gravedad y seguimiento de pacientes en determinadas circunstancias. La radiografía de tórax es útil como estudio de imágenes en pacientes con sospecha de Covid-19 junto con la evaluación clínica y a los exámenes de laboratorio para evaluar una complicación pulmonar. La mayoría de las veces, la radiografía de tórax es la única imagen necesaria, y no está indicada en todos los pacientes. La ventaja de la radiografía es que puede ser realizada con un aparato portátil en la cama de aislamiento del paciente, evitando la deambulación del mismo y, al no circular, el riesgo de contagio. La tomografía computada, que es un método más sensible y específico que la radiografía, requiere el traslado del paciente fuera del ambiente de aislación, por lo cual su indicación es restringida. Existe consenso que sólo debe ser utilizada si se piensa que sus hallazgos puedan modificar la conducta clínica. Por último, la ecografía de tórax posee cierta utilidad, particularmente en las unidades de terapia intensiva para el monitoreo de pacientes graves e internados.

-¿Está preparado el sistema de salud argentino para hacer frente a la pandemia?

-El sistema de salud argentino es heterogéneo, por lo cual no hay una realidad única para todo el país. La pandemia demostró que si los pacientes se enferman críticamente en un periodo corto, los sistemas de salud pueden colapsar por más buenos que sean, como ocurrió en Italia, Francia y los Estados Unidos. De tal manera, aplanar la curva y recibir los pacientes en un tiempo más prolongado puede ayudar a mejores resultados sanitarios de frente a la pandemia. De todas formas este es un fenómeno inédito para la medicina moderna, y lo que se conoce está basado en modelos predictivos o las recientes experiencias en el hemisferio norte. Más allá de las opiniones o criterios individuales sobre cuán preparado está el sistema, la realidad será la única respuesta y solo la sabremos una vez superada la epidemia.

-¿Es posible relajar la cuarentena o se hizo lo correcto?

-Esa es la pregunta del millón y las estrategias al respecto han sido diversas en diferentes países con resultados heterogéneos. Es muy difícil pronosticar qué es lo correcto ante una pandemia inédita, que produce una crisis no solo sanitaria sino también socioeconómica. Creo que debemos confiar en los epidemiólogos, infectólogos, sanitaristas, sociólogos y economistas expertos, que aconsejarán al Poder Ejecutivo a tomar lo que ellos crean sea la mejor decisión para la población.

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