Diagnosticar enfermedades hematológicas con ayuda de la inteligencia artificial

Unos investigadores han diseñado un sistema con el que han conseguido automatizar el conteo celular de muestras de médula ósea, lo que ayudará a diagnosticar enfermedades hematológicas como los cánceres de la sangre de forma más rápida y precisa.

El avance es obra de especialistas de la empresa SpotLab, en colaboración con investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), el Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBERBBN), el Centro de Investigación Biomédica en Red del Cáncer (CIBERONC), la Universidad Complutense de Madrid (UCM), y un grupo de hospitales que incluye al Hospital Universitario 12 de Octubre, el Hospital Vall d’Hebron y el Hospital Universitario Fundación Alcorcón, en España todas estas entidades.

El recuento diferencial de células de los aspirados de médula ósea es una técnica que a día de hoy se realiza manualmente en la mayoría de los centros sanitarios. Esta es una tarea que requiere mucho tiempo y cuyo resultado puede variar dependiendo de la experiencia del observador.

Por este motivo, este procedimiento ha resultado ser un candidato adecuado para ser automatizado gracias a la inteligencia artificial, objetivo de este proyecto multidisciplinar con el liderazgo clínico del doctor Joaquin Martinez del Hospital 12 de Octubre y del CIBERONC.

Los investigadores han diseñado específicamente un algoritmo de inteligencia artificial basado en aprendizaje profundo (una modalidad de inteligencia artificial) que es capaz de diferenciar y contar de forma automática diferentes tipos celulares en imágenes de muestras de médula ósea, tal como detalla David Bermejo-Peláez, investigador de SpotLab. Para la digitalización de imágenes, el sistema no necesita escáneres ni dispositivos complejos y de alto coste, sino que lo hace utilizando teléfonos móviles inteligentes (smartphones), lo que lo convierte en un sistema adoptable a gran escala y que puede implementarse en cualquier servicio de hematología de cualquier hospital del mundo.

Toma de imágenes de una muestra de médula ósea con un teléfono móvil. (Foto: SpotLab)

En opinión de María Jesús Ledesma, investigadora de la UPM y del CIBERBBN: “Los resultados obtenidos han demostrado que esta tecnología reduce considerablemente el tiempo de análisis de las muestras de médula ósea, así como la variabilidad entre observadores a la hora de analizar las mismas”. “El sistema desarrollado aumenta la eficiencia y precisión en el diagnóstico de enfermedades hematológicas como la leucemia o el mieloma múltiple” afirma María Linares, investigadora de la UCM.

El estudio se titula “Digital Microscopy Augmented by Artificial Intelligence to Interpret Bone Marrow Samples for Hematological Diseases”. Y se ha publicado en la revista académica Microscopy and Microanalysis.

Este trabajo es un paso hacia la integración de tecnologías innovadoras de inteligencia artificial en la rutina clínica para la lucha contra el cáncer. Actualmente, esta línea de trabajo continúa con el uso de inteligencia artificial para mejorar la precisión del diagnóstico, la selección de tratamientos efectivos y el pronóstico de los pacientes de enfermedades hematológicas. (Fuente: UPM)