una IA puede detectar una enfermedad respiratoria

Si estás enfermo, la IA puede saberlo por tu respiración.

La medicina se está moviendo cada vez más en la dirección de pruebas de diagnóstico no invasivas, rápidas y baratas, que son capaces de rastrear de antemano los primeros espías de posibles enfermedades: es noticia de estos días la experimentación de una prueba de saliva capaz de poner de relieve los marcadores genéticos que predisponen al 10% de los hombres a un riesgo tres veces mayor de cáncer de próstata.

También en términos de prevención, hay un campo de análisis aún poco explotado que encierra una mina de información sobre nuestro estado físico: los aerosoles que exhalamos, que son ricos en moléculas que pueden revelar un estado inflamatorio o un estrés físico continuo e incluso el desarrollo inicial de ciertos tipos de cáncer. Un sistema olfativo desarrollado, como el de algunos animales, puede identificarlos fácilmente: no así el sentido del olfato humano, que es menos sensible a este tipo de pista.

12 cosas que puede que no sepas sobre el olor y los olores

Sentido del olfato que salva la vida. Pero los sistemas de inteligencia artificial pueden ayudar: un equipo de investigadores de la Universidad de Loughborough (Reino Unido) y de la Universidad de Edimburgo (Escocia), en colaboración con el Servicio Nacional de Salud escocés, está desarrollando un sistema de inteligencia artificial que puede “oler” el aliento humano y sacar conclusiones sobre nuestra salud. Los resultados del estudio se presentarán en julio en la Conferencia Internacional Conjunta sobre Redes Neuronales (IJCNN 2018) en Río de Janeiro (Brasil).

Más rápido y más preciso. Un grupo de médicos del Centro de Cáncer de Edimburgo analizó muestras de aliento de pacientes tratados por varios tipos de cáncer. Los compuestos fueron identificados “a mano” por los investigadores, utilizando técnicas como la cromatografía de gases-espectrometría de masas (que rastrea miles de compuestos orgánicos volátiles en la respiración), y los datos se pasaron luego a redes neuronales capaces de procesar grandes cantidades de información simultáneamente.

El modelo 3D de los datos extraídos de una muestra de aliento emitida: cada pico representa un fragmento de molécula. De la distribución de estos picos podemos deducir la presencia de compuestos orgánicos volátiles, pero el trabajo – sin IA – es largo y costoso. | James Gathany…

El sistema de IA ha aprendido progresivamente a reconocer patrones recurrentes relacionados con sustancias químicas específicas: empezando por los aldehídos, los compuestos asociados con el estrés físico y ciertas enfermedades. En pocos minutos, el software ha reconocido los elementos químicos fundamentales de la muestra, acelerando un proceso que normalmente, realizado en el laboratorio, es largo y susceptible de errores.

“Por el momento, los equipos que perciben olores no son capaces de reconocerlos de forma independiente”, explica Andrea Soltoggio, profesor universitario de la Universidad de Loughborough y director de investigación. “Requiere un laborioso análisis por parte de los científicos que analizan los datos manualmente, tomando horas para estudiar una sola muestra. Introduciendo algoritmos de IA podemos hacer que los “rastros” dejados por los olores sean analizados directamente por la computadora, que puede reconocer instantáneamente docenas de diferentes componentes químicos. A menudo, además, no se trata de un solo olor, sino de la combinación de varios olores en diferentes intensidades, lo que nos permite reconstruir la causa. Estos algoritmos pueden reconocer diferentes intensidades de forma autónoma: son más fiables, cometen menos errores y son incansables”.

Eso es una buena ayuda. “Actualmente estamos ampliando el estudio para identificar al menos 30 olores diferentes de forma precisa e instantánea”, continúa el investigador. “Estos datos se utilizarán para hacer diagnósticos precisos y avanzados, por ejemplo, sobre enfermedades tumorales. Otro posible desarrollo es la aplicación de esta tecnología en la gestión de emergencias para determinar, por ejemplo, los estados de envenenamiento o de exposición a la radiación, pero los campos de aplicación son muchos: desde las investigaciones forenses hasta la vigilancia de las condiciones ambientales, por ejemplo en la producción de alimentos”.

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