Un nuevo método que utiliza la inteligencia artificial (IA), puede diagnosticar osteoporosis a partir de una radiografías de cadera.
Las personas con osteoporosis, una enfermedad esquelética que adelgaza y debilita los huesos, son susceptibles a las fracturas asociadas con la fragilidad ósea, lo que resulta en una mala calidad de vida y una mayor mortalidad. Según las estadísticas de la Fundación Internacional de Osteoporosis, una de cada tres mujeres en todo el mundo mayores de 50 años y uno de cada cinco hombres experimentarán fracturas osteoporóticas en su vida.
La detección temprana de osteoporosis con absorciometría de rayos X de energía dual (DXA) para evaluar la densidad mineral ósea es una herramienta importante para el tratamiento oportuno que puede reducir el riesgo de fracturas. Sin embargo, la baja disponibilidad de los escáneres y el costo relativamente alto ha limitado su uso para la detección y el seguimiento posterior al tratamiento.
Por el contrario, la radiografía es accesible y se usa con frecuencia para diversas indicaciones clínicas en la práctica diaria. A pesar de eso, no se utilizan demasiado para detectar la osteoporosis ya que el diagnóstico de esta dolencia mediante el uso exclusivo de rayos X es un gran desafío, incluso para un radiólogo experimentado.
«Para los pacientes con dolor de cadera, los radiólogos a menudo evalúan solo los hallazgos de imágenes que pueden causar dolor, como fracturas, osteonecrosis y osteoartritis», explica el autor de este estudio, Hee-Dong Chae, M.D., del Departamento de Radiología del Hospital de la Universidad Nacional de Seúl. «Aunque las imágenes de rayos X contienen más información sobre la salud de los huesos y músculos del paciente, esta información a menudo se pasa por alto o se considera menos importante».
El Dr. Chae y sus colegas desarrollaron un modelo que puede diagnosticar automáticamente la osteoporosis a partir de radiografías de cadera. El método combina la radiómica, una serie de métodos de procesamiento y análisis de imágenes para obtener información de la imagen, con el aprendizaje profundo, un tipo avanzado de IA. El aprendizaje profundo se puede entrenar para encontrar patrones en imágenes asociadas con enfermedades.
Los investigadores desarrollaron el modelo de radiómica profunda utilizando alrededor de 5000 radiografías de cadera de 4308 pacientes obtenidas durante más de 10 años. Desarrollaron los modelos con una variedad de características profundas, clínicas y de textura y luego los probaron externamente en 444 radiografías de cadera de otra institución.
El modelo de radiómica profunda con características profundas, clínicas y de textura fue capaz de diagnosticar osteoporosis en radiografías de cadera con un rendimiento de diagnóstico superior al de los modelos que utilizan solo textura o características profundas, lo que permite el diagnóstico oportunista de la osteoporosis.
«Nuestro estudio muestra que la detección oportunista de osteoporosis usando estas imágenes de rayos X es ventajosa, y nuestro modelo puede servir como una herramienta de clasificación que recomienda DXA en pacientes con alta sospecha de osteoporosis», asegura el Dr. Chae.
Los investigadores están planeando un estudio más amplio que combine la información clínica de la base de datos del Servicio Nacional de Seguros de Salud de Corea con los datos de imágenes del Hospital Universitario de Seúl.
Fuente:
Radiology: Artificial Intelligence
