NTT Data desarrolla un modelo de IA capaz de ayudar en la detección de patología renal

NTT data
El concepto de tecnologías modernas de tratamiento de riñones.

NTT Data ha anunciado la finalización de su modelo global de inteligencia artificial (IA) de diagnóstico por imagen de anomalías renales, desarrollado en Japón y validado en España, y que será una herramienta de soporte en las decisiones clínicas en los hospitales.

De hecho, una vez que este modelo se instaure en el flujo de trabajo de los profesionales sanitarios, ayudará a aliviar la carga de trabajo y a agilizar la detección de anomalías basada en una valoración global de los riñones.

En concreto, se trata del reentrenamiento y evaluación de los modelos de IA utilizando TACs abdominales proporcionados por la Fundació Puigvert, que ha facilitado alrededor de 3.000 estudios de imagen, y ha participado en el proceso de validación de las anotaciones realizadas por el equipo de radiólogos estadounidenses. Forma parte de un proyecto más amplio de NTT Data basado en una muestra de 10.000 estudios en Estados Unidos.

Los modelos de clasificación renal son capaces de distinguir riñones normales de riñones con anomalías (por ejemplo, con masas renales, quistes, hipoplasia, hidronefrosis, cicatrices y cálculos, etc.).

El objetivo de involucrar a varias geografías en el proceso de entrenamiento de la IA responde a la necesidad de que el modelo se construya con representatividad de diferentes protocolos de exploración usados en diferentes regiones y permita la inclusión de pacientes de orígenes y razas diferentes en aras de lograr una validez universal de su aplicabilidad.

Así, para el modelo de clasificación, la puntuación F1, que resume el rendimiento predictivo de la IA mediante la combinación de dos métricas esenciales (precisión y recuerdo) es del 92,7 por ciento para el riñón izquierdo y del 90,4 por ciento para el riñón derecho.

Estos valores representan una mejora del rendimiento de la IA en comparación con los resultados obtenidos con los modelos originales sobre los datos facilitados por la Fundació Puigvert (91,1 por ciento para el caso del riñón izquierdo y 90,1 por ciento para el caso del riñón derecho).

El líder de este proyecto y responsable de proyectos de Innovación en Salud de NTT Data EMEAL, José Ignacio Aznar, ha explicado que «será una herramienta de gran precisión para ayudar, complementar y mejorar la eficiencia en el diagnóstico de las anomalías renales, facilitando a largo plazo un diagnóstico más rápido, seguro y fiable».

Una vez que este modelo se instaure en el flujo de trabajo de los profesionales sanitarios, ayudará a aliviar la carga de trabajo de los mismos y a agilizar la detección de anomalías basadas en una valoración global de los riñones, en entornos de gran afluencia, como pueden ser las urgencias, donde (a medio plazo) el CDSS con núcleo de IA, podrá operar las 24 horas del día.

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