Departamento de Ingeniería Eléctrica
Instituto de Ingeniería Biológica y Médica
La principal causa de muerte hoy en el mundo se relaciona con las arterias coronarias, aquellos conductos que llevan sangre hacia el corazón. Se habla de una enfermedad en las arterias coronarias cuando en su interior se acumula grasa y colesterol, y por tanto se reduce la cantidad de sangre que pasa por ellas y llega al corazón. Esto puede provocar un ataque cardíaco y, en ocasiones, la muerte.
Como en muchas otras enfermedades, detectar este bloqueo a tiempo permite tratarlo y detener su avance. Hoy en día los exámenes médicos más usados para identificar esta patología son la angiografía coronaria y el escáner (o tomografía computarizada); con ambos, el objetivo es observar el flujo sanguíneo que pasa por las arterias para detectar alguna obstrucción.
Sin embargo, se trata de exámenes que resultan invasivos, ya que se debe insertar un catéter en el pecho y, además, utilizan radiación (rayos X), cuya acumulación en altas dosis es dañina para la salud.
Las principales causas de una enfermedad de las arterias coronarias se relacionan con la alimentación y el sedentarismo.
Esto resulta un problema especialmente para aquellos pacientes con enfermedades congénitas que deben hacerse un seguimiento constante.
En el laboratorio
Una alternativa que no involucra radiación y no es invasiva es la resonancia magnética cardiaca (RMC), que utiliza un gran imán y pulsos electromagnéticos para conseguir imágenes detalladas y en 3D del interior del cuerpo humano. ¿El problema? La toma del examen puede demorar entre 15 y 20 minutos por paciente, durante los cuales cualquier movimiento –como la respiración o los latidos del corazón– distorsiona la imagen. Junto a esto, la duración del examen limita la rotación de pacientes en el equipo, que es de muy alto costo, lo que eleva el valor final de cada examen: resulta considerablemente más costoso que una angiografía coronaria o un escáner.
Un equipo de investigadores UC liderado por Claudia Prieto y René Botnar recurrió a la inteligencia artificial (IA) para solucionar estos desafíos de las resonancias magnéticas cardiacas. ¿De qué manera?
La técnica de IA llamada Deep Learning (“aprendizaje profundo”) permite que una red de datos similar a las redes neuronales del cerebro humano “aprenda” a partir de una gran cantidad de información, y así pueda corregir, completar o interpretar datos según se le pida.
En este caso, los investigadores trabajaron en dos objetivos: por una parte, combinaron datos de las inhalaciones y exhalaciones de los pacientes, para pedirle a la IA que corrija la “borrosidad” que el movimiento de la respiración provoca en las imágenes.
A la izquierda, una imagen del corazón tomada con RMC distorsionada por los movimientos de la respiración del paciente. A la derecha, la imagen corregida con IA se observa más nítida.
Y por otra parte, los investigadores entrenaron las redes neuronales para que fueran capaces de reconstruir algunos datos, de manera de capturar menos información durante el examen y, por lo tanto, tomarlo en menos tiempo. Con este aprendizaje, la IA debía completar los datos necesarios para generar una imagen de alta calidad y poder diagnosticar con precisión.
La imagen de la izquierda, obtenida en cerca de 2 minutos, logró ser reconstituida con IA hasta generar una de alta calidad (a la derecha).
Ambas aplicaciones de IA tuvieron resultados prometedores: la toma de la resonancia magnética pudo reducirse de los 15-20 minutos a tan solo 2 minutos, y no fue necesario que los pacientes contuvieran la respiración durante el examen para evitar el movimiento. Así, se obtuvieron imágenes en 3D de alta calidad para realizar el diagnóstico de una enfermedad coronaria sin utilizar radiación y sin insertar un catéter, de manera rápida y precisa.
Departamento de Ingeniería Eléctrica. Pontificia Universidad Católica de Chile.
Instituto de Ingeniería Biológica y Médica. Pontificia Universidad Católica de Chile.
3D joint T1/T1?/T2 mapping and water-fat imaging for contrast-agent free myocardial tissue characterization at 1.5T
MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE 93 6 2297-2310
Cardiovascular magnetic resonance imaging: Principles and advanced techniques
PROGRESS IN NUCLEAR MAGNETIC RESONANCE SPECTROSCOPY 148
End-to-End Deep Learning-Based Motion Correction and Reconstruction for Accelerated Whole-Heart Joint T1/T2 Mapping
MAGNETIC RESONANCE IMAGING 121
La mejora en estas condiciones de toma de la resonancia y la calidad de los resultados pueden ser un gran aporte para los pacientes, a lo que se suma la posibilidad de disminuir el costo final del examen y así hacerlo accesible a más personas. Con un método más seguro, alcanzable y eficiente, se hace más viable promover exámenes preventivos para una detección temprana que puede salvar vidas.
Esta investigación contó con la colaboración de Siemens, fabricante de equipos para resonancias magnéticas, y en ella participaron académicos de institutos de Ingeniería y Medicina de la Pontificia Universidad Católica, lo que demuestra los excelentes resultados que pueden obtenerse cuando las distintas áreas y disciplinas trabajan juntas en el desarrollo de las ciencias.
