Salud femenina: la importancia de la Inteligencia Artificial para resolver los problemas más complejos

Investigadores están utilizando la inteligencia artificial y la medicina computacional para abordar la brecha en la investigación sobre las enfermedades que afectan a la salud de las mujeres. Este enfoque está proporcionando nuevos conocimientos sobre complicaciones del embarazo, endometriosis, mortalidad materna, cánceres de mama y cuello uterino, entre otros problemas de salud femenina, con el objetivo de mejorar la atención médica.

La ciencia computacional está siendo aprovechada en dos formas principales para investigar la salud de las mujeres, según Tom Yankeelov, director del Centro de Oncología Computacional del Instituto Oden de la Universidad de Texas. Por un lado, se utiliza el aprendizaje automático de la inteligencia artificial para analizar grandes conjuntos de datos y obtener conclusiones generales. Por otro lado, se extrae información de pacientes individuales para realizar evaluaciones y predicciones aplicables a ellos específicamente.

La disponibilidad de computadoras rápidas y económicas ha impulsado el progreso en este campo. Por ejemplo, un estudio sobre las muertes relacionadas con el parto en 200 países requirió el análisis de una gran cantidad de datos sanitarios estimados. Hace una década, este proyecto no habría sido posible, pero actualmente los ordenadores de alto rendimiento pueden procesar estas cifras y revelar factores cruciales para salvar vidas.

El aumento del interés de las ingenieras jóvenes ha sido clave para avanzar en esta área. Michelle Oyen, directora del Centro de Ingeniería Sanitaria Femenina de la Universidad Washington, destaca que las simulaciones por ordenador para estudiar problemas del embarazo han capturado la imaginación de los estudiantes. Muchos de ellos tienen experiencias personales relacionadas con estos problemas de salud, lo que les motiva a investigar en este campo.

Utilizar las matemáticas para el cáncer de mama

Tom Yankeelov utiliza un enfoque personalizado para abordar el cáncer de mama localmente avanzado (CMLA). Dado que hay muchos subtipos de cáncer de mama, cada persona tiene una experiencia única y perspectivas de supervivencia distintas. Utilizando datos obtenidos por resonancia magnética, Yankeelov ha desarrollado ecuaciones matemáticas que calculan el crecimiento del tumor y la respuesta al tratamiento. Estas ecuaciones se resuelven con la ayuda de superordenadores para cada paciente de CMLA, lo que podría ayudar a individualizar el tratamiento.

Actualmente, los tratamientos para el CMLA incluyen quimioterapia seguida de cirugía para extirpar el tumor. Sin embargo, en muchos casos quedan células cancerosas, lo que aumenta el riesgo de recurrencia. Las ecuaciones de Yankeelov han mostrado una precisión del 89% al determinar si el tratamiento estándar será exitoso para mujeres con CMLA triple negativo. El siguiente paso es llevar a cabo un ensayo clínico prospectivo para personalizar los tratamientos utilizando estas predicciones computacionales.

Clave entender lo que ocurre en el embarazo y el parto

También se está empleando un enfoque personalizado para investigar el útero durante el trabajo de parto. Actualmente, los médicos utilizan un dispositivo llamado tocodinamómetro para monitorizar las contracciones uterinas, registrando su duración, frecuencia e intensidad. Sin embargo, para obtener una comprensión más detallada de lo que sucede durante el parto prematuro o si el trabajo de parto se detiene, se requiere información más precisa, según Yong Wang, profesor asociado en las facultades de ingeniería y medicina de la Universidad de Washington.

Wang y su equipo han desarrollado un dispositivo de detección único llamado sistema de imágenes electromiográficas. Este dispositivo se coloca en el abdomen y cuenta con 250 electrodos que registran medio millón de bits de datos por segundo. Utilizando ordenadores, los datos se convierten en imágenes visuales dinámicas y en tiempo real del útero durante cada contracción, creando una representación conocida como gemelo digital.

“Por primera vez, esto nos permite evaluar de forma no invasiva la función uterina humana en un espacio tridimensional a lo largo del tiempo”, afirma el profesor.

Al utilizar este dispositivo en 55 mujeres en trabajo de parto, se pudieron obtener imágenes tridimensionales detalladas que documentaron lo que sucede en el interior del útero y mostraron claramente la activación de diferentes partes del útero a medida que avanzaba la contracción.

Wang visualiza un futuro en el que se siga el trabajo de parto de todas las pacientes de esta manera, generando rápidamente imágenes visuales en tiempo real que los profesionales médicos puedan ver en una pantalla. Además, el dispositivo también se utiliza para estudiar otras condiciones uterinas distintas al embarazo, como la fertilidad, los períodos menstruales dolorosos y la endometriosis.

Michelle Oyen también trabaja en el estudio del embarazo, centrándose en la placenta, la cual provee de nutrientes y oxígeno al feto. A pesar de su importancia vital, se sabe sorprendentemente poco sobre ella, lo que limita las herramientas disponibles para los obstetras cuando surgen problemas relacionados con la placenta, como la preeclampsia, una enfermedad potencialmente mortal en la que la placenta juega un papel importante.

Oyen utiliza la inteligencia artificial para desarrollar un modelo computacional en tiempo real de la placenta. “Tomamos la geometría de la estructura y las propiedades de los tejidos y las introducimos en el ordenador, luego exploramos qué ocurre si se varían las propiedades de los tejidos a lo largo de cientos de simulaciones”, explica. Debido a razones éticas obvias, esta investigación no puede llevarse a cabo en seres humanos ni en animales, ya que sus placentas son muy distintas, afirma.

Estos estudios buscan proporcionar a los científicos un mayor entendimiento del papel de la placenta en situaciones como el crecimiento fetal anormalmente lento o complicaciones del embarazo. Por ejemplo, se está llevando a cabo un ensayo clínico multicéntrico sobre el tema. Oyen también investiga el saco amniótico, una estructura llena de líquido que alberga al feto. En un pequeño porcentaje de mujeres a nivel mundial, este saco se rompe prematuramente, antes de que el feto pueda sobrevivir. Mediante la aplicación de presión y simulación de desgarros en las fibras individuales, se están investigando los eventos que pueden llevar a esta ruptura, con la esperanza de que algún día se puedan realizar reparaciones en el útero antes de que un problema menor se convierta en algo catastrófico.