Investigadores de la Universidad de Surrey han desarrollado un sistema de IA que predice la apariencia de una radiografía de rodilla de un paciente un año por delante, ayudando en la gestión de la osteoartritis. La herramienta genera pronósticos visuales y puntuaciones de riesgo, presentados en MICCAI 2025. Promete predicciones más rápidas y transparentes para una mejor atención al paciente.
La osteoartritis, que afecta a más de 500 millones de personas en todo el mundo y es la principal causa de discapacidad en adultos mayores, ahora cuenta con una nueva herramienta predictiva. Desarrollada por el Centro de Visión, Procesamiento de Voz y Señal e Instituto de IA Centrada en las Personas de la Universidad de Surrey, el sistema utiliza casi 50.000 radiografías de rodilla de unos 5.000 pacientes para pronosticar la progresión de la enfermedad.
La IA, basada en un modelo de difusión, crea radiografías futuras realistas y proporciona una puntuación de riesgo personalizada. Identifica 16 puntos clave en la articulación para resaltar posibles cambios, mejorando la transparencia para los clínicos. Este enfoque es nueve veces más rápido que herramientas similares, con mayor eficiencia y precisión, lo que podría acelerar su integración en la práctica clínica.
David Butler, el autor principal, explicó: "Estamos acostumbrados a herramientas de IA médica que dan un número o una predicción, pero no mucha explicación. Nuestro sistema no solo predice la probabilidad de que tu rodilla empeore, sino que te muestra una imagen realista de cómo podría verse esa rodilla futura. Ver las dos radiografías una al lado de la otra, una de hoy y otra para el próximo año, es un motivador poderoso. Ayuda a los médicos a actuar antes y da a los pacientes una imagen más clara de por qué adherirse a su plan de tratamiento o hacer cambios en el estilo de vida realmente importa. Creemos que esto puede ser un punto de inflexión en cómo comunicamos el riesgo y mejoramos el cuidado de la rodilla osteoartrítica y otras condiciones relacionadas."
Gustavo Carneiro, profesor de IA y Aprendizaje Automático en Surrey, añadió: "Sistemas de IA anteriores podían estimar el riesgo de progresión de la osteoartritis, pero a menudo eran lentos, opacos y limitados a números en lugar de imágenes claras. Nuestro enfoque da un gran paso adelante al generar radiografías futuras realistas rápidamente y al identificar las áreas de la articulación más propensas a cambiar. Esa visibilidad extra ayuda a los clínicos a identificar pacientes de alto riesgo antes y personalizar su atención de maneras que no eran prácticas anteriormente."
La investigación, detallada en la revista Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2025), sugiere adaptaciones para condiciones como enfermedades pulmonares o cardíacas. El equipo busca colaboraciones para implementarla en hospitales.