Investigadores de la Universidad de Osaka desarrollaron un sistema que analiza radiografías completas de columna en fracciones de segundo y detecta implantes quirúrgicos con una precisión superior a 97%.
Un sistema de inteligencia artificial (IA) logró medir automáticamente los parámetros de alineación espinal en radiografías de pacientes con escoliosis idiopática del adolescente, con un margen de error comparable al de los cirujanos que realizan estas mediciones de forma manual. El desarrollo, liderado por un equipo de la Universidad de Osaka encabezado por Takahito Fujimori, se publicó en npj Digital Medicine.
El sistema se basa en redes neuronales convolucionales entrenadas con 4,585 radiografías de columna completa provenientes de 1,671 pacientes atendidos en ocho instituciones de Estados Unidos y dos de Japón. El modelo identifica puntos anatómicos clave en cada vértebra, desde C7 hasta el sacro, y a partir de ellos calcula los ángulos y distancias que definen la curvatura de la columna tanto en el plano coronal como en el sagital.
En las pruebas externas, realizadas con radiografías de un centro médico distinto a los que aportaron los datos de entrenamiento, la curva mayor de la escoliosis se midió con un error promedio de 2.7 grados y una correlación de 0.99 respecto a la medición de referencia hecha por especialistas. La cifosis torácica, uno de los parámetros sagitales, mostró un error de 3.7 grados. El sistema también identificó correctamente las vértebras de transición, un punto anatómico que suele generar confusión incluso entre cirujanos experimentados, con una exactitud de 97%.
Además de medir la curvatura, el modelo detecta y cuenta los tornillos e implantes utilizados en cirugías correctivas de columna, con un error promedio de apenas 0.18 implantes por imagen y una precisión de 97%. Esta función permite calcular con rapidez la densidad de instrumentación quirúrgica, un dato que hasta ahora requería un conteo manual prolongado.
La ventaja más notable del sistema está en el tiempo de procesamiento. Mientras que un cirujano tarda en promedio 175 segundos en medir por completo una radiografía coronal y 136 segundos en una sagital usando software especializado, la IA completa el mismo análisis en aproximadamente 0.1 segundos por imagen cuando se ejecuta en una computadora con tarjeta gráfica de alto rendimiento, e incluso en equipos con procesador convencional el análisis toma poco más de un segundo.
Los autores señalan que el estudio se limita a imágenes bidimensionales, mientras que la escoliosis es una deformidad tridimensional que también involucra rotación del eje vertebral, un aspecto que las radiografías planas no capturan por completo. También reconocen que la validación de mediciones sagitales y postoperatorias se realizó en solo dos sitios, Estados Unidos y Japón, por lo que ampliar las pruebas a más países y sistemas de imagen sigue siendo una tarea pendiente. El equipo planea incorporar tomografías tridimensionales en futuras versiones del modelo para afinar aún más la precisión de las mediciones.
