Atención sanitaria y ciencias de la vida
UNSW Sydney acelera el diagnóstico de ictus en las regiones rurales de Australia con MONAI
University of New South Wales (UNSW) Sydney—Image Gallery
Objetivo
Los accidentes cerebrovasculares, o ictus, son la segunda causa más frecuente de muerte y la más común de discapacidad en los adultos a nivel mundial. Se prevé que los casos de ictus en todo el mundo se dupliquen para 2050, por lo que el diagnóstico y el tratamiento oportunos son más importantes que nunca. En Australia, el equipo de Telestroke Service de la University of New South Wales (UNSW) Sydney es el precursor de un nuevo enfoque que consiste en aprovechar la IA, MONAI y la computación acelerada por GPU de NVIDIA para ofrecer en tiempo real información que salva vidas, especialmente en el caso de los pacientes de comunidades regionales y remotas.
Principales conclusiones
- Utilizando MONAI Label y GPUs NVIDIA, NSW Telestroke Service redujo el tiempo de análisis del volumen de hemorragias de 20 minutos a tan solo unos segundos.
- Impulsado por MONAI Label acelerado por GPU NVIDIA con Auto3DSeg, NSW Telestroke Service automatizó la segmentación de lesiones en 23 hospitales regionales del estado.
- Con MONAI Label integrado con XNAT e impulsado por GPU NVIDIA, NSW Telestroke Service creó una plataforma de IA unificada para el análisis de ictus en tiempo real.
Mejorando la atención en casos de ictus en las zonas regionales
El equipo de UNSW, dirigido por el Dr. Ken Butcher, profesor de Neurología de UNSW Sydney y director médico de NSW Telestroke Service, proporciona acceso virtual rápido a especialistas en ictus de 23 hospitales regionales de Nueva Gales del Sur. Estas comunidades, que normalmente están situadas a horas de los centros metropolitanos, carecían de acceso inmediato al diagnóstico y la atención de expertos en casos de ictus.
«Sin imágenes cerebrales, no existe la medicina moderna para los accidentes cerebrovasculares», explica el Dr. Butcher. «Ni siquiera se pueden diferenciar los dos subtipos más básicos de ictus, hemorrágico e isquémico, sin una tomografía computarizada o una resonancia magnética».
Distinguir entre ictus hemorrágico (sangrado en el cerebro) e ictus isquémico (arterias bloqueadas) resulta vital, ya que necesitan tratamientos muy diferentes, pero con frecuencia presentan síntomas idénticos. Realizar un diagnóstico rápido y preciso dentro de un plazo terapéutico crucial es esencial para asegurar una atención adecuada.
Cuellos de botella en imágenes: de lo cualitativo a lo cuantitativo
La información de las tomografías computarizadas se puede adquirir rápidamente, pero el análisis cuantitativo, como la medición precisa del volumen de hemorragias cerebrales, ha estado limitado durante mucho tiempo a entornos de investigación. La segmentación manual es lenta, requiere mucho trabajo y es inconsistente.
«He pasado años formando a estudiantes y médicos para segmentar manualmente imágenes cerebrales», señala el Dr. Butcher. «Es un trabajo laborioso. Cada vez que alguien se gradúa, tengo que empezar de nuevo. Tenía que haber una forma mejor».
«Gracias a MONAI y NVIDIA, ahora podemos generar volúmenes de hemorragias precisos en segundos, algo que solía llevar hasta 20 minutos, y lo hacemos en tiempo real durante las consultas clínicas. Actualmente, contamos con modelos para hemorragias intracraneales y lesiones de resonancia magnética ponderadas por difusión, con otros modelos en proceso de desarrollo».
Dr. Ken Butcher
, profesor de Neurología en UNSW Sydney y director médico del NSW Telestroke Service
Un avance con MONAI y NVIDIA
Esa forma mejor de hacerlo se hizo posible gracias a MONAI Label y Auto3DSeg, módulos centrales del kit de herramientas de código abierto MONAI, integrados en un visor de imágenes médicas e impulsados por NVIDIA GPU en la infraestructura en la nube de eHealth empresarial de AWS. Con el apoyo del equipo del proyecto Telestroke y de expertos técnicos de NVIDIA, el equipo del Dr. Butcher implementó una solución Telestroke asistida por IA que automatiza la segmentación y la medición de las lesiones cerebrales por tomografía computarizada, incorporando información cuantitativa avanzada a la práctica clínica diaria.
El flujo de trabajo está diseñado para ser potente y eficiente. Las imágenes por tomografía computarizada se envían a un servidor MONAI Label en un entorno seguro y nativo de la nube gestionado con computación acelerada por GPU NVIDIA en AWS. MONAI Label utiliza estas GPU para la inferencia de IA, segmentando rápidamente las lesiones por accidentes cerebrovasculares y ofreciendo mediciones de volumen cuantitativas. Los resultados se envían al repositorio de imágenes estatal para su revisión inmediata por parte de especialistas. También se envían simultáneamente versiones anonimizadas en formato PDF por correo electrónico a todo el equipo de Telestroke.
La integración con visores de código abierto, incluidos 3D Slicer, OHIF e ITK Snap, proporciona una visualización y anotación rápidas en cualquier lugar. La arquitectura de servidores modular de MONAI Label, combinada con XNAT para la gestión de datos, hace que el sistema sea flexible para implementaciones in situ o en la nube, y es fácil de integrar en los actuales entornos de TI del ámbito sanitario. «Gracias a MONAI y NVIDIA, ahora podemos generar volúmenes de hemorragias precisos en segundos, algo que solía llevar hasta 20 minutos», afirma el Dr. Butcher. «Y lo hacemos en tiempo real, durante las consultas clínicas. Actualmente, contamos con modelos para hemorragias intracraneales y lesiones de resonancia magnética ponderadas por difusión, con otros modelos en proceso de desarrollo».
Implementación de IA agilizada para imágenes de ictus
El equipo del proyecto integró MONAI Label con XNAT, un sistema PACS de investigación. Las imágenes del repositorio estatal, incluido el PACS de Telestroke, se envían a XNAT, lo que activa automáticamente MONAI Label para la inferencia. El sistema genera objetos de segmentación DICOM, cajas delimitadoras, superposiciones de segmentación PNG e informes en PDF, todo ello almacenado de forma centralizada, visualizado fácilmente con el visor OHIF y devuelto a PACS para su uso clínico.
Cualquier segmentación inexacta generada por IA se marca y corrige en 3D Slicer, y las correcciones se utilizan para favorecer un aprendizaje y reentrenamiento activos. La inferencia y el reentrenamiento acelerados por GPU de MONAI Label permiten una mejora continua y ciclos de flujo de trabajo rápidos.
Actualmente, UNSW ejecuta dos modelos implementados: uno para la detección de hemorragias y otro para el volumen final de infarto isquémico a partir de RM. Estos modelos se refinan continuamente con nuevos datos y anotaciones. El equipo también está desarrollando nuevos enfoques para TC con contraste, imágenes de retina y seguimiento ocular para el diagnóstico de vértigo. Todos los modelos aprobados están disponibles públicamente a través de MONAI Model Zoo, lo que permite a médicos de todo el mundo adoptarlos y adaptarlos.
«Hemos creado un bucle de retroalimentación. Si el modelo comete algún error, lo corregimos, lo reentrenamos y lo reimplementamos, todo dentro de nuestra infraestructura clínica. Ese es el futuro de la IA en medicina».
Dr. Ken Butcher
, profesor de Neurología en UNSW Sydney y director médico del NSW Telestroke Service
Decisiones en tiempo real, mejores resultados
El servicio Telestroke ya ofrece mediciones de volumen en tiempo real para casos de hemorragia en toda su red. Los datos de segmentación y medición llegan al PACS y se comparten de forma segura con todos los especialistas pertinentes. Este flujo de trabajo permite la toma de decisiones colaborativa en todo el estado.
«Revisamos todos los casos como equipo en nuestra reunión semanal de revisión clínica», indica el Dr. Butcher. «Por primera vez, podemos evaluar objetivamente si una hemorragia ha aumentado y en qué medida. El modelo de RM nos ayuda a ver exactamente cuánto tejido cerebral hemos salvado después del tratamiento. No se trata solo de investigación, sino de la aplicación de atención clínica».
Para los hospitales rurales y remotos, la plataforma es especialmente transformadora, ya que proporciona experiencia oportuna e información crítica que pueden marcar la diferencia entre la recuperación y la discapacidad permanente. Los médicos toman decisiones más rápidas y con mayor confianza, mejorando los resultados de los pacientes y reduciendo la presión sobre los departamentos de emergencias.
Escaneo cerebral de ictus
Una plataforma para el aprendizaje y la innovación continuos
Uno de los aspectos más innovadores del proyecto es su capacidad para aprender y mejorar con el tiempo. Todas las segmentaciones de IA se revisan como parte de las reuniones multidisciplinares semanales de UNSW. Si el resultado del modelo necesita correcciones, estas se realizan rápidamente en 3D Slicer y se utilizan para reentrenar a través de la capacidad de aprendizaje activo de MONAI Label, garantizando que el sistema mejore continuamente.
«Hemos creado un bucle de retroalimentación», dice el Dr. Butcher. «Si el modelo comete algún error, lo corregimos, lo reentrenamos y lo reimplementamos, todo dentro de nuestra infraestructura clínica. Ese es el futuro de la IA en medicina».
Con este enfoque, la plataforma se amplía a otros dominios de imágenes, incluida la oftalmología. La anotación, el reentrenamiento y la validación continuos garantizan que los modelos evolucionen junto con la práctica clínica real.
«Esto ha supuesto un cambio decisivo mi carrera. Ha abierto un mundo completamente nuevo de investigación y aplicaciones clínicas. Ha sido increíblemente satisfactorio ver que marca una diferencia real en la atención al paciente. No solo creamos modelos, sino que creamos una infraestructura que capacita a los médicos. … En última instancia, nuestro objetivo es combinar lesiones y volúmenes segmentados por IA con datos clínicos adicionales para predecir la respuesta a la terapia y mejorar las decisiones».
Dr. Ken Butcher
, profesor de Neurología en UNSW Sydney y director médico del NSW Telestroke Service
Una revolución dirigida por médicos
El Dr. Butcher describe la colaboración con NVIDIA y MONAI como transformadora: «Esto ha supuesto un cambio decisivo mi carrera. Ha abierto un mundo completamente nuevo de investigación y aplicaciones clínicas. Ha sido increíblemente satisfactorio ver que marca una diferencia real en la atención al paciente». Añade: «No solo creamos modelos, sino que creamos una infraestructura que capacita a los médicos. Si eres médico y tienes una idea, ya puedes darle a vida. En última instancia, nuestro objetivo es combinar lesiones y volúmenes segmentados por IA con datos clínicos adicionales para predecir la respuesta a la terapia y mejorar las decisiones».
El Telestroke Service con IA es un ejemplo de cómo la innovación dirigida por médicos, la IA de código abierto y la computación acelerada por GPU pueden redefinir la prestación de atención sanitaria. A medida que aumentan los casos de ictus, el trabajo pionero de UNSW crea un plan para una atención más rápida, inteligente y equitativa, ofreciendo las decisiones clínicas correctas en tiempo real, dondequiera que se encuentren los pacientes.
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