Desarrollan en Jaén un sistema de inteligencia artificial para extraer información de informes radiológicos

Redacción. Investigadores del grupo Sistemas Inteligentes de Acceso a las Información (Sinai) de la Universidad de Jaén (UJA), junto con radiólogos de la clínica HT Médica, han desarrollado un sistema de inteligencia artificial basado en tecnologías del lenguaje y aprendizaje automático que analiza la información textual incluida en los informes radiológicos escritos tras la exploración de una Tomografía Axial Computarizada (TAC) de tórax con el objetivo de extraer información relevante relacionada con la covid-19.

El trabajo, denominado ‘Detección de covid-19 en informes radiológicos de texto que integran el reconocimiento de entidades’, ha sido publicado por la revista científica Computers in Biology and Medicine de Elsevier.

Los investigadores de la UJA explican que el diagnóstico de covid-19 generalmente se basa en la prueba de PCR utilizando imágenes radiológicas, principalmente RX y TAC de tórax para la evaluación de la afectación pulmonar por covid-19.

Sin embargo, los informes radiológicos textuales también contienen información relevante para determinar la probabilidad de presentar hallazgos radiológicos compatibles con afectación por covid-19 a nivel pulmonar. En este sentido, el desarrollo de sistemas de detección automática de covid-19 basados en técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) podría proporcionar «una gran ayuda» para apoyar a los médicos y detectar trastornos relacionados con covid-19 en los informes radiológicos.

 Inteligencia artificial en la detención de la covid-19

«Esta investigación es importante porque la mayoría de trabajos basados en inteligencia artificial relacionados con la detección de covid-19 en radiología siempre se han centrado en el análisis de la imagen», ha señalado Pilar López como coautora de este estudio e investigadora de la UJA.

Sin embargo, en este caso se han utilizado técnicas de PLN para identificar entidades médicas en el texto de los informes y poder extraer información relevante. Así, esta investigación propone un sistema de clasificación de textos basado en la integración de diferentes fuentes de información. Un sistema que se puede utilizar para predecir automáticamente si un paciente tiene hallazgos radiológicos compatibles con covid-19 sobre la base de informes radiológicos de TAC de tórax.

Para la realización de los experimentos se han utilizado 295 informes radiológicos facilitados por la clínica HT Médica, todos ellos solicitudes radiológicas con sospecha de afectación torácica por covid-19. Para entrenar el sistema de clasificación textual se han aplicado algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER).

Funcionamiento del sistema

El sistema toma dos fuentes de información como entrada: el texto del informe radiológico y los trastornos relacionados con covid-19 extraídos de la base de conocimiento médica Snomed-CT. Con ello, se entrena un sistema computacional de aprendizaje automático basado en PLN en el que se integran los hallazgos radiológicos extraídos automáticamente consistentes con covid-19 en los TAC de tórax.

La precisión en predicción de afectación pulmonar por covid-19 obtenida por el sistema entrenado alcanza un 90 por ciento, demostrando así su capacidad de predecir la presencia del virus en un examen radiológico.

La investigadora de la Universidad de Jaén Maite Martín y miembro del grupo Sinai ha resaltado en un comunicado de la UJA que «si bien el objetivo principal del trabajo es la integración de trastornos extraídos de Snomed-CT con el fin de desarrollar un sistema de detección de casos sospechosos de covid-19 en informes radiológicos textuales, también existen otras motivaciones que surgen del estudio, como la detección de hallazgos inesperados relacionados con covid-19 en pacientes que son explorados por otros motivos no relacionados con el virus.

Así, este hallazgo permite el seguimiento de la incidencia y prevalencia de covid-19 en unidades de radiología mediante informes radiológicos, pudiendo ser utilizados para detectar nuevos brotes de la enfermedad, la notificación temprana de casos de covid-19 o la búsqueda retrospectiva de hallazgos de covid-19 en pacientes con TAC de tórax en los meses previos a la pandemia.

Los investigadores del grupo Sinai de la UJA han creado una aplicación para implementar el sistema desarrollado directamente en los equipos de la clínica radiológica HT Médica, con el fin de pasar a explotación la investigación realizada y poder comprobar así cómo funciona la herramienta en un escenario real.