Una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) ha logrado detectar hasta el 64% de las anomalías cerebrales asociadas a la epilepsia que suelen pasar desapercibidas en las pruebas de imagen revisadas por radiólogos humanos. Así lo revela un estudio publicado en JAMA Neurology y desarrollado por investigadores del King’s College de Londres y la University College London (UCL), en colaboración con 23 centros de epilepsia de todo el mundo.
El hallazgo supone un avance en el diagnóstico de displasias corticales focales (DCF), una de las principales causas estructurales de epilepsia en niños. Estas lesiones cerebrales pueden ser difíciles de identificar con el ojo humano y, según los expertos, hasta la mitad no se detectan en las resonancias magnéticas convencionales. Esta dificultad en el diagnóstico contribuye a que muchos pacientes permanezcan años sin recibir un tratamiento quirúrgico que podría ser curativo.
Además del beneficio clínico, los autores del estudio estiman que la adopción de esta herramienta podría suponer un ahorro de hasta 66.400 euros por paciente para el sistema de salud británico (NHS), al evitar pruebas, hospitalizaciones y tratamientos ineficaces.
El estudio se enmarca dentro del proyecto internacional Multicentre Epilepsy Lesion Detection (MELD) y ha analizado datos de resonancia magnética cerebral de 1.185 personas, la mitad de ellas menores de edad. Entre los participantes, 703 tenían epilepsia por DCF y 482 eran controles sanos. A partir de estas imágenes, los investigadores entrenaron a la herramienta de IA, denominada MELD Graph, para que aprendiera a identificar patrones sutiles que pudieran pasar inadvertidos para el ojo humano.
Menos errores, más diagnósticos
Una de cada cinco personas con epilepsia tiene convulsiones provocadas por una anomalía estructural en el cerebro. Las displasias corticales focales son la causa más frecuente en niños y se asocian a epilepsias de difícil control. El problema es que estas lesiones pueden ser extremadamente pequeñas o camuflarse en la anatomía cerebral, lo que dificulta su identificación incluso por radiólogos expertos. Los retrasos en el diagnóstico suelen conllevar más años de crisis, peor pronóstico cognitivo y mayores consecuencias sociales. En niños, además, esta situación interfiere con la escolarización y el desarrollo emocional.
Una de las principales ventajas de esta herramienta es que acelera los tiempos de diagnóstico y facilita la planificación quirúrgica, lo que se traduce en menos convulsiones, menos visitas a urgencias y una mejor calidad de vida para los pacientes. Las displasias corticales suelen provocar epilepsias resistentes a medicamentos, y la cirugía para extirpar la lesión cerebral es, en estos casos, una alternativa eficaz y segura. No obstante, el éxito del tratamiento depende de una localización precisa de la lesión.
“El uso de una herramienta como MELD Graph puede hacer más eficiente el trabajo de los servicios sanitarios al apoyar la labor de los radiólogos, reducir el número de pruebas innecesarias y acortar los tiempos de espera para acceder a la cirugía”, explica el doctor Konrad Wagstyl, investigador del King’s College de Londres y autor principal del estudio.
Su colega, el doctor Luca Palma, del Hospital Infantil Bambino Gesù (Italia), recuerda un caso reciente: “MELD Graph identificó una lesión que había pasado desapercibida en un niño de 12 años con crisis diarias e incontrolables a pesar de haber probado nueve fármacos diferentes. Este tipo de tecnología puede ser decisiva para muchos niños con epilepsia operable”.
Una herramienta con gran potencial
Aunque MELD Graph no está disponible todavía para uso clínico rutinario, el equipo ha lanzado el software como código abierto, lo que permite a otros equipos médicos y científicos comenzar a utilizarlo. Se están organizando talleres formativos para capacitar a profesionales en distintos países, como Reino Unido, Estados Unidos, Chile, India o Francia.
La doctora Mathilde Ripart, primera autora del estudio, destaca que uno de los mayores logros del proyecto es haber permitido que especialistas de todo el mundo puedan aplicar esta herramienta para ayudar a sus propios pacientes. “Estamos viendo cómo puede cambiar el curso de la enfermedad en niños que, hasta ahora, no tenían opciones terapéuticas reales”, afirma.
En un contexto en el que los servicios de radiología están saturados y la epilepsia infantil sigue siendo una de las principales causas de discapacidad neurológica, este tipo de soluciones puede contribuir a mejorar la equidad en el acceso a diagnósticos complejos.
