Revolución en el diagnóstico de endometriosis: ¡la IA trae nuevas esperanzas!

Revolución en el diagnóstico de endometriosis: ¡la IA trae nuevas esperanzas!

La endometriosis es una enfermedad en gran parte desconocida pero muy extendida que se estima que afecta a una de cada diez a quince mujeres en edad fértil en Alemania. A pesar de los numerosos síntomas, como dolor pélvico intenso durante la menstruación, infertilidad y trastornos funcionales al defecar y orinar, a menudo no se realiza el diagnóstico. Por lo general, se necesitan una media de ocho años para que se reconozca la enfermedad. Muchos pacientes sólo se enteran de su enfermedad durante un procedimiento endoscópico. Esta enorme cantidad de casos no reportados y los diferentes síntomas representan un desafío importante para el panorama de la atención médica. Una nueva iniciativa de la Universidad Friedrich-Alexander Erlangen-Nuremberg (FAU) tiene como objetivo mejorar las opciones de diagnóstico mediante el uso de inteligencia artificial (IA).

El proyecto de investigación EndoKI recibe una financiación de tres millones de euros del Ministerio de Salud, Atención y Prevención del Estado de Baviera. El objetivo es mejorar el diagnóstico no invasivo y el tratamiento eficaz de las pacientes con endometriosis. Se llevará a cabo durante un período de tres años y combina varias técnicas de imagen, como ultrasonido y resonancia magnética, con métodos de inteligencia artificial para desarrollar un modelo 3D detallado para los pacientes. Un equipo multidisciplinario de cinco científicos de la FAU y el Hospital Universitario de Erlangen, con el apoyo de socios de la Universidad de Würzburg y la Universidad Técnica de Munich, está impulsando este proyecto.

Desafíos en el diagnóstico de endometriosis

Los síntomas de la endometriosis a menudo se ignoran o se malinterpretan, lo que provoca importantes retrasos en el diagnóstico, que pueden oscilar entre cuatro y once años. Para cambiar esta situación, los investigadores del proyecto FEMaLe, financiado con fondos europeos, han desarrollado otros enfoques innovadores. Utiliza IA para analizar datos de pacientes, como registros clínicos, síntomas e información genética. Esta tecnología permite detectar patrones sutiles e indicadores tempranos de endometriosis en una etapa temprana.

Como parte del proyecto FEMaLe, se desarrollaron dos sistemas clave: un sistema de apoyo a las decisiones clínicas para profesionales sanitarios y una aplicación digital complementaria para pacientes. Esta aplicación permite a los usuarios realizar un seguimiento de sus síntomas y tratamientos a lo largo del tiempo. Los datos anónimos de la aplicación fluyen hacia el motor de inteligencia artificial, lo que ayuda a mejorar las sugerencias de diagnóstico. El objetivo es acelerar el diagnóstico y así reducir el número de operaciones necesarias.

Integración de la IA en el tratamiento

Además de mejorar el diagnóstico, la integración de la IA también podría promover enfoques innovadores para la terapia de la endometriosis. En este contexto se encuentra el desarrollo de la aplicación Endo. Se basa en directrices de un grupo independiente de expertos de la UE que tiene en cuenta principios como la legalidad, la ética y la solidez. Esto es para garantizar que el uso de esta tecnología cumpla tanto con los requisitos legales como con los principios éticos.

Las posibles aplicaciones de la IA son prometedoras. Al analizar los diarios de síntomas de los usuarios, la IA puede reconocer patrones y descubrir conexiones entre los síntomas y factores como la dieta o el ejercicio. También podría ayudar a evitar procedimientos invasivos innecesarios y permitir un diagnóstico más rápido. La IA aprenderá y mejorará continuamente en función de los comentarios de los usuarios y de una base de datos cada vez mayor de síntomas y resultados clínicos.

A largo plazo, se creará una base de datos seudonimizada con conjuntos de datos de resonancia magnética e información histopatológica. También se llevará a cabo un subestudio etnográfico cualitativo para captar las perspectivas de ginecólogos, pacientes e investigadores. Se deben desarrollar recomendaciones para el diagnóstico y la terapia, incluso para organizaciones como la OMS. Para 2028 está prevista una conferencia sobre el tema de la endometriosis en la FAU y en el Hospital Universitario con el fin de transmitir los conocimientos adquiridos y promover el intercambio entre expertos.

En general, muestra que la combinación de IA e investigación interdisciplinaria abre caminos prometedores para mejorar de manera sostenible la atención de los pacientes con endometriosis. [FAU] informa sobre los pasos importantes hacia un diagnóstico y una terapia más eficaces. Pero proyectos como [CORDIS] y [Endometriose.App] también ilustran la necesidad de aumentar la calidad de vida de las mujeres afectadas y de comprender, medir y tratar su dolor.