Desarrollo de un sistema de decisión soporte en la clasificación clínica de pacientes con neumonía viral, bacteriana y sin neumonía, basado en el análisis de imágenes de rayos x de tórax implementando Deep Learning.

A través del tiempo el sector salud viene afrontando la problemática de brindar acceso a los servicios de salud, en pacientes con enfermedades agudas o crónicas, dentro las cuales se puede resaltar las enfermedades cardiovasculares y respiratorias en general [1]. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS) al menos se registran dos millones de muertes al año con enfermedades de Infecciones Respiratorias Agudas (IRA) en infantes menores de 5 años [2].
En Colombia las cifras del año 2019 reportaron 5.483.567 consultas ambulatorias y de urgencias por IRA, de las cuales 194.322 requirieron una hospitalización general, mientras que 17.716 fueron atendidos en unidades de cuidados intensivos [3]. En tanto, para el total de mortalidad por afecciones de salud, para el año 2012 fue del 8,77% a causa de enfermedades respiratorias [4]. Destacando que se registró un aumento histórico en el grupo de 5 a 19 años y mayores de 60 años, con una diferencia de 4% respecto al año inmediatamente anterior [3].

En Colombia se han venido realizando grandes esfuerzos en la atención preventiva a usuarios de IRA reduciendo la mortalidad por cada 100.000 habitantes, aunque en zonas apartadas del país y departamentos descentralizados como el Vichada registra una mortalidad por neumonía de 6 habitantes por cada 100.000 personas [3,5]. La cifra de mortalidad aumenta dependiendo de la existencia de enfermedades agravantes, presentación sintomática atípica y diagnóstico tardío [5]. Este último factor, es uno de los más relevantes, ya que puede aumentar hasta 40 veces la posibilidad de muerte en pacientes mayores de 60 años, y 15 veces en pacientes menores de 5 años [5]. En el país factores como el tabaquismo, la no aplicación de protocolos clínicos, y el reducido acceso a servicios especializados contribuyen en el aumento de dichos decesos [6]. En consecuencia, el diagnostico oportuno de enfermedades como la neumonía son relevantes para disminuir la tasa de mortalidad, siendo esta enfermedad conocida por la inflamación des vías respiratorias debido a un agente patógeno [6, 7]. Los virus y bacterias son las causantes principales de la mayor mortalidad por IRA, siendo la neumonía una enfermedad bastante relevante dentro del grupo infeccioso. EL tratamiento es una fase muy importante el cual varia de clínico y/o terapéutico, dependiendo principalmente del diagnóstico para iniciar la curación de la IRA.

Los métodos de diagnóstico para pacientes con neumonía varían en un gran espectro, siendo las prueba antigénicas, serológicas y PCR las más comúnmente usadas en la clínica [8]. Los anteriores detectan el mycoplasma pneumoniae, que en la mayoría de los casos indica una colonización en la nasofaringe, más no una infección real, lo que puede causar falsos positivos [8]. En concordancia, los especialistas deben apoyarse en pruebas imagenológicas como la radiografía de tórax para asegurarse del diagnóstico inicial proporcionado por las técnicas mencionadas anteriormente [8, 9]. Debido a la poca disponibilidad de radiólogos especializados, el tiempo de atención, diagnostico y pronostico con placas de rayos x , es muy alto, existiendo hasta una tasa cercana al 16% de ausencia de radiólogos en los servicios de urgencia con disponibilidad 24 horas, incrementando el tiempo de diagnóstico de las IRAs [9]. Debido a la poca especificidad del cuadro clínico de la neumónica bacteriana y viral, se reporta que el 30 % o 35% de los diagnósticos son falsos negativos, y del 20% a 25% son falsos positivos [10]. En Colombia es bien conocido la ausencia de especialistas en zonas rurales o apartadas del país, siendo mas notoria la especialidad de radiología casi inexistente en la mayoría de los casos, y, aunque se pueda tener los distintos instrumentos clínicos para la toma de la radiografía por parte del personal médico-asistencial, se queda truncado el diagnostico oportuno, rápido y eficaz de la neumonía, debido a la falta de personal capacitado [9, 11].

A pesar de que las cifras en la mortalidad por IRA han disminuido en los últimos años, el avance no ha sido notablemente significativo desde que la penicilina se convirtió en el tratamiento rutinario [11]. Distintos estudios internacionales demuestran que en los países desarrollados se presentaran al menos 915.900 casos de enfermedades respiratorias. La más común es la neumonía con cerca de 83 serotipos diferenciados por sus polisacáridos capsulares, y con una incidencia de 6 por cada 100.000 habitantes en Estados Unidos [11]. En tanto la clasificación de dichas IRAs es complicada, ya que la mayoría presenta síntomas similares dentro de los que se destacan fiebre alta, escalofríos, decaimiento y vómito [12]. En dichos casos, la radiografía de tórax es una herramienta fundamental, ya que, aunque algunas infecciones agudas carecen de signos respiratorios iniciales el análisis de dichas imágenes permiten un diagnóstico rápido y eficiente [12].
Debido a la problemática que se presentan en las comunidades apartadas del país o que presentan difícil acceso por el deterioro o inexistencia de las vías, se suma la problemática del orden público interno en Colombia, lo cual dificulta enormemente el diagnostico precoz mediante pruebas de estudios microbiológicos o mediante placas de rayos X, el Plan Decenal de Salud Pública 2012-2021 del Ministerios de Salud y Protección Social de Colombia plantea como objetivo fundamental la promoción, monitoreo, mejoramiento de la disponibilidad y el acceso a medicamentos y tecnologías necesarias para la prevención y tratamiento de enfermedades respiratorias agudas como lo es la neumonía [11]. Aunque se estima una mayor adquisición de equipos médicos para el diagnostico para el 2030, se tiene proyectado un 4.3% de expertos en radiología y/o imágenes diagnosticas del 100% de especialistas médico-asistenciales [13].

Debido a la problemática expuesta social, económica y política no solamente de Colombia si no del mundo, se observa pertinente desarrollar herramientas tecnológicas, basadas en algoritmos de inteligencia artificial y/o machine Learning, en el diagnóstico de imágenes radiográficas de tórax, para palear la escasez de personal especializado en el diagnostico de las diferentes enfermedades IRAs con especial énfasis en la neumonía. En el presente proyecto se plantea el estudio de diferentes técnicas de procesamiento de imágenes, Machine Learning y Deep Learning, para desarrollar un prototipo de software de diagnóstico soporte clínico de la neumonía. Este aporte inicial como prototipo podrá ser significativo y escalable en el tiempo las diferentes zonas del país, sin necesidad de recurrir a inversiones grandes para la implementación de la tecnología, impactando muy positivamente en zonas donde la precariedad de los servicios clínicos-sociales brillan por su ausencia.

PAED Departamental
Plan Regional de Competitividad de Santander
Misión de Sabios

Desarrollar un sistema de decisión soporte en la clasificación clínica de pacientes con neumonía viral, bacteriana y sin
neumonía, basado en el análisis de imágenes de rayos x de tórax implementando deep learning.

1.Analizar la base de datos de imágenes diagnósticas de rayos-x de tórax de pacientes con neumonía viral, bacteriana y pacientes sanos.
2.Identificar características que favorecen la clasificación del tipo de neumonía a partir de procesamiento de las imágenes.
3.Implementar y entrenar al menos tres o más modelos de redes neuronales profundas que permitan diagnosticar al paciente.
4.Implementar métodos de reducción de dimensionalidad en diferentes capas de la red convolucional en la obtención de las variables más significativas del sistema.
5.Desarrollar un prototipo software con interfaz gráfica que permita la clasificación de neumonía en imágenes de
rayos-x.

Aprender e implementar técnicas del campo de la inteligencia artificial por parte de los estudiantes de pregrado y de los investigadores, más precisamente de Deep Learning, para la generación de modelos óptimos en la decisión soporte de diagnóstico de neumonía viral y bacteriana.
-Desarrollar la interfaz graficas de usuario, integrando modelo óptimo de clasificación y de visualización de los pacientes para el diagnóstico de neumonía viral y bacteriana