Esfuerzo global para desarrollar herramientas de IA para la evaluación automatizada del daño radiográfico en la artritis reumatoide
Crédito: Pixabay/CC0 Dominio público
El crowdsourcing se ha convertido en una forma cada vez más popular de desarrollar algoritmos de aprendizaje automático para abordar muchos problemas clínicos en una variedad de enfermedades . Hoy, en la reunión anual del American College of Rheumatology (ACR), un equipo multicéntrico dirigido por un investigador del Hospital for Special Surgery (HSS) presentó los resultados del Desafío RA2-DREAM, un esfuerzo colaborativo centrado en desarrollar mejores métodos para cuantificar el daño articular en personas con artritis reumatoide (AR).
Actualmente, el daño en las articulaciones de las personas con AR se mide mediante inspección visual y puntuación detallada en imágenes radiográficas de pequeñas articulaciones en manos, muñecas y pies. Esto incluye tanto el estrechamiento del espacio articular (que indica pérdida de cartílago) como la erosión ósea (que indica daño por invasión del revestimiento articular inflamado). El sistema de puntuación requiere expertos especialmente capacitados y requiere mucho tiempo y dinero. Encontrar una forma automatizada de medir el daño articular es importante tanto para la investigación clínica como para la atención de los pacientes, según el autor principal del estudio, S. Louis Bridges, Jr., MD, Ph.D., médico jefe y presidente de del Departamento de Medicina del HSS.
«Si un enfoque de aprendizaje automático pudiera proporcionar una puntuación cuantitativa rápida y precisa que estimara el grado de daño articular en manos y pies, sería de gran ayuda para la investigación clínica», dijo. . «Por ejemplo, los investigadores podrían analizar los datos de los registros de salud electrónicos y de los ensayos de investigación genética y de otro tipo para encontrar biomarcadores asociados con el daño progresivo. Tener que calificar todas las imágenes mediante inspección visual sería tedioso, y externalizarlo tiene un costo prohibitivo». /p>
«Este enfoque también podría ayudar a los reumatólogos al evaluar rápidamente si hay una progresión del daño con el tiempo, lo que provocaría un cambio en el tratamiento para prevenir un daño mayor», agregó. «Esto es realmente importante en áreas geográficas donde no se dispone de radiólogos musculoesqueléticos expertos».
Para el desafío, el Dr. Bridges y sus colaboradores se asociaron con Sage Bionetworks, una organización sin fines de lucro que ayuda a los investigadores a crear DREAM (Diálogo sobre Evaluación y métodos de ingeniería inversa) Desafíos. Estos concursos se centran en el desarrollo de herramientas innovadoras basadas en inteligencia artificial en las ciencias de la vida. Los investigadores enviaron una convocatoria de presentaciones, y el dinero de la subvención proporcionó premios para los equipos ganadores. Los competidores provenían de una variedad de campos, incluidos informáticos, biólogos computacionales y médicos científicos; ninguno era radiólogo con experiencia o capacitación en la lectura de imágenes radiográficas.
Para la primera parte del desafío, se proporcionó un conjunto de imágenes a los equipos, junto con puntajes conocidos que se habían generado visualmente. Estos se utilizaron para entrenar los algoritmos. Luego se proporcionaron conjuntos de imágenes adicionales para que los competidores pudieran probar y perfeccionar las herramientas que habían desarrollado. En la ronda final, se entregó un tercer conjunto de imágenes sin puntuación, y los competidores estimaron la cantidad de estrechamiento y erosión del espacio articular. Las presentaciones se evaluaron de acuerdo con las que replicaban más fielmente las puntuaciones generadas visualmente como estándar de oro. Hubo 26 equipos que presentaron algoritmos y 16 presentaciones finales. En total, los competidores recibieron 674 conjuntos de imágenes de 562 pacientes diferentes con AR, todos los cuales habían participado en estudios de investigación previos financiados por los Institutos Nacionales de Salud dirigidos por el Dr. Bridges. Al final, cuatro equipos fueron nombrados los mejores.
Para los organizadores del DREAM Challenge, era importante que cualquier sistema de puntaje desarrollado a través del proyecto estuviera disponible gratuitamente en lugar de patentado, para que pudiera ser utilizado por los investigadores. y médicos sin costo alguno. «Parte del atractivo de esta colaboración fue que todo es de dominio público», dijo el Dr. Bridges.
Dr. Bridges explicó que se necesita más investigación y desarrollo de métodos computacionales antes de que las herramientas puedan usarse ampliamente, pero la investigación actual demuestra que este tipo de enfoque es factible. «Aún necesitamos refinar los algoritmos, pero estamos mucho más cerca de nuestro objetivo que antes del Desafío», concluyó.
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