Investigadores de la Universidad de Michigan han desarrollado un sistema de IA llamado Prima que interpreta exploraciones de RM cerebrales en segundos, identificando afecciones neurológicas con hasta un 97,5 % de precisión. La herramienta también señala casos urgentes como ictus y hemorragias cerebrales, lo que podría acelerar las respuestas médicas. Los hallazgos del estudio aparecen en Nature Biomedical Engineering.
Un equipo dirigido por el neurocirujano Todd Hollon de la Universidad de Michigan ha presentado Prima, un modelo de lenguaje de visión diseñado para procesar exploraciones de RM cerebrales junto con los historiales de los pacientes. Entrenado con más de 200.000 estudios de RM y 5,6 millones de secuencias de imágenes de University of Michigan Health, Prima integra datos clínicos para diagnosticar más de 50 trastornos neurológicos. Durante un período de evaluación de un año, el sistema se probó con más de 30.000 estudios de RM, superando a otros modelos avanzados de IA en precisión diagnóstica. No solo identifica afecciones, sino que también prioriza casos que requieren atención inmediata, como ictus, alertando a especialistas relevantes como neurólogos de ictus o neurocirujanos inmediatamente después de la imagen. «A medida que aumenta la demanda global de RM y ejerce una presión significativa sobre nuestros médicos y sistemas de salud, nuestro modelo de IA tiene el potencial de reducir la carga mejorando el diagnóstico y el tratamiento con información rápida y precisa», dijo Hollon. Yiwei Lyu, coautor principal y becario postdoctoral en informática y ingeniería, enfatizó el equilibrio entre velocidad y precisión: «La precisión es primordial al leer una RM cerebral, pero los tiempos de respuesta rápidos son críticos para un diagnóstico oportuno y mejores resultados. En pasos clave del proceso, nuestros resultados muestran cómo Prima puede mejorar los flujos de trabajo y agilizar la atención clínica sin sacrificar la precisión». A diferencia de herramientas de IA anteriores limitadas a tareas específicas, Prima maneja una amplia gama de predicciones imitando los métodos de los radiólogos. El científico de datos Samir Harake señaló: «Prima funciona como un radiólogo al integrar información sobre el historial médico del paciente y los datos de imagen para producir una comprensión integral de su salud. Esto permite un mejor rendimiento en una amplia gama de tareas de predicción». El jefe de radiología Vikas Gulani destacó su relevancia en medio del creciente demanda de RM y las escaseces: «Ya sea que se realice una exploración en un sistema de salud grande que enfrenta un volumen creciente o en un hospital rural con recursos limitados, se necesitan tecnologías innovadoras para mejorar el acceso a los servicios de radiología». Los investigadores planean mejorar Prima con más datos de registros médicos electrónicos y adaptarlo para otros tipos de imágenes, como mamografías y rayos X. Hollon lo describió como «ChatGPT para imágenes médicas», posicionándolo como una herramienta de apoyo para los clínicos.
