Modelo de un riñón enfermo que podría presentar falla renal aguda, según la IA (a la izquierda) vs. Modelo de un riñón sano (a la derecha).
Crédito: Universidad Autónoma de Nuevo León, México.

Los problemas renales pueden traer grandes complicaciones de salud a quienes los padecen e, incluso, llegar a causar fallas en otras áreas del organismo. Debido a esto, su detección temprana es vital. No obstante, su diagnóstico no se trata de una tarea tan sencilla. Para intentar solucionar esto, se ha diseñado una inteligencia artificial (IA) que tiene la capacidad de detectar la lesión renal aguda (LRA) días antes de que se presente.

El anuncio de esta creación se dio en la “semana del riñón” de la ASN 2020 organizada por la American Society of Nephrology. A este encuentro, que para esta oportunidad se dio de forma virtual, asistieron más de 13 mil profesionales interesados en el área de la salud renal y los más recientes avances que se han hecho en ella.

Durante el encuentro que se dio entre el 19 y el 25 de octubre, fue que los investigadores de la compañía Dascena presentaron al mundo su algoritmo de predicción. Luego de la presentación de este, su sistema, basado en los sistemas de aprendizaje neural, ha pasado a ser uno de los principales temas de conversación en el mundo de la profilaxis de complicaciones renales.

Entrenando a la inteligencia artificial

Con la finalidad de proveerle a su algoritmo una base sólida sobre la cual sustentarse, se le facilitaron datos de 7.122 pacientes provenientes del Registro de salud electrónico (EHR, por sus siglas en inglés) y de la Medical Information Mart for Intensive Care III (MIMIC-III). Sumado a esto, se utilizaron redes neuronales recurrentes convolucionales (NRC) para facilitar el procesamiento de la información.

Una vez estuvo hecho esto, los investigadores pudieron poner cara a cara su algoritmo basado en redes NRC con el sistema SOFA (Sequential Organ Failure Assessment). Este último suele ser el método tradicionalmente utilizado para la detección de la lesión renal aguda, pero la IA podría estar llegando para cambiar esto.

La nueva IA es capaz de predecir la ocurrencia de lesión renal aguda

Efectivamente, puestas lado a lado, los sistemas con NRC mostraron una eficiencia mayor en su capacidad de predicción en comparación con los SOFA. De igual modo, como una segunda comparativa, se colocó al nuevo algoritmo de IA junto al modelo AKI XGBoost –también utilizado para la detección de cuadros de lesión renal aguda–.

En ambos casos, NRC se mostró superior tanto en su exactitud como en el alcance de su diagnóstico. De hecho, el nuevo algoritmo ha mostrado ser capaz de detectar la posibilidad de aparición de LRA hasta 72 horas de que esta se presente realmente.

Sobre la creatinina sérica

Un detalle particular de las capacidades del algoritmo NRC es que este no depende de las lecturas de creatinina sérica. Por lo general, este desecho de nuestro metabolismo muscular es procesado por los riñones. Debido a lo que, si hay altos niveles del compuesto en la sangre, se ve un indicio de un mal funcionamiento renal.

Sin embargo, no todos los niveles de creatinina sérica en la sangre son malos. Por lo que, solo cuando se llega a cierto límite los doctores deben comenzar a preocuparse. Sin embargo, por este mismo motivo, cuando ya se nota la presencia del problema, muchas veces el daño ya está hecho.

En este nuevo caso, la IA es capaz de ver más allá de los niveles de creatinina sérica detectados. Por este motivo, no depende de ella para hacer su diagnóstico. Como resultado, puede ofrecer información oportuna que dé a los doctores oportunidad de actuar contra el caso de LRA, desde incluso antes de que se manifieste.

Sobre la IA, la lesión renal aguda y los los tratamientos proactivos

Gracias a la nueva acción de la IA en el diagnóstico de casos de lesión renal aguda, la medicina en este ámbito podría pasar de ser reactiva a proactiva. Con el conocimiento que ofrece el algoritmo NRC, los médicos podrán desarrollar estrategias profilácticas que prevengan la LRA.

Por si fuera poco, al poder detectar la enfermedad tempranamente, incluso si esta no se puede detener por completo, sí se puede tratar tempranamente para disminuir sus consecuencias negativas. Como consecuencia, los porcentajes de mortalidad y morbilidad que se dan en los pacientes hospitalizados con LRA disminuirán notoriamente.

Para estos momentos, sabemos que la función renal tendrá siempre una tendencia a fallar con el tiempo. Por lo que, a la larga, todos podríamos experimentar este tipo de complicaciones. Sabiendo esto, iniciativas como las de Dascena abren las puertas para un nuevo desarrollo la profilaxis y los tratamientos en esta área de la medicina. Como una prueba de esto, cabe destacar que ya el algoritmo de Dascena ha sido reconocido por la FDA (Food & Drugs Administration) de Estados Unidos –convirtiendose en el primero en su tipo en recibir esta distinción–.

Referencia:

Development and Validation of a Convolutional Neural Network Model for Intensive Care Unit AKI Prediction: https://www.asn-online.org/education/kidneyweek/2020/program-abstract.aspx?controlId=3445232