Investigadores de Google están probando una forma de utilizar la inteligencia artificial para ampliar el acceso a las ecografías prenatales, especialmente en zonas que carecen de equipos especializados o de técnicos de imagen médica. El método se basa en formar a trabajadores sanitarios no especializados para realizar una exploración abdominal simplificada y, posteriormente, analizar las grabaciones mediante un modelo de aprendizaje automático que funciona en el propio dispositivo.
El estudio se realizó en colaboración con Jacaranda Health y Northwestern Medicine, e incluyó a 1.000 madres en Nairobi, Kenia, y a otras 1.000 madres en Chicago. Según los investigadores, el modelo pudo determinar la edad gestacional y la posición del feto con una precisión comparable a la de un técnico de ecografía capacitado.
¿Cómo funciona la idea?
En una exploración tradicional, el técnico debe mover la sonda con precisión para obtener mediciones específicas, una habilidad que requiere una formación práctica intensiva. En cambio, lo que el estudio denomina “barrido a ciegas” se basa en pasar la sonda sobre el abdomen siguiendo un patrón previamente definido. Los investigadores afirman que un trabajador sanitario que nunca antes haya realizado una ecografía puede aprender este procedimiento en ocho horas.
El trabajador sanitario graba un vídeo durante el barrido y, posteriormente, el modelo de inteligencia artificial lo analiza. El modelo puede alertar al operador de la necesidad de repetir el barrido, además de estimar la edad gestacional y determinar la posición del feto, es decir, su orientación dentro del útero.
¿Qué cambia en la práctica?
La importancia del enfoque radica en que no intenta sustituir todas las funciones del técnico de imagen médica, sino que se centra en información básica que puede influir en la preparación para el parto. Determinar con precisión la edad gestacional ayuda a los médicos a interpretar el crecimiento fetal, estimar la fecha del parto y prepararse para atender casos que requieran un parto prematuro. La fuente explicó que un error en la estimación de la edad gestacional puede provocar una diferencia considerable en el nivel de atención requerido por los recién nacidos, especialmente cuando se confunde un feto de 37 semanas con otro de 34 semanas.
Además, el procesamiento se realiza en el dispositivo, sin necesidad de conexión Wi-Fi ni de un suministro eléctrico continuo. Esta característica aborda algunas de las limitaciones a las que se enfrentan las clínicas remotas, donde los equipos tradicionales son grandes y costosos y pueden ser difíciles de reparar cuando se averían, mientras que los dispositivos portátiles ofrecen una opción más pequeña, menos costosa y alimentada por batería.
Los límites del resultado y lo que el estudio no demostró
Los resultados muestran la posibilidad de ampliar el acceso a dos indicadores concretos: la edad gestacional y la posición del feto. No demuestran que el sistema pueda sustituir la evaluación médica integral ni a los técnicos especializados en todos los tipos de pruebas del embarazo. Además, la fuente no menciona detalles sobre la aprobación regulatoria, las tasas de error pormenorizadas ni el plan de disponibilidad comercial, por lo que el resultado sigue en el ámbito de la investigación y demuestra la viabilidad de la idea.
Para certi.news, el cambio real no consiste en el lanzamiento de un dispositivo nuevo, sino en trasladar parte de la habilidad de realizar ecografías a un flujo de trabajo que puede aprenderse en cuestión de horas y utilizar después un modelo de procesamiento local para extraer información clínica específica. El impacto seguirá dependiendo de la calidad de los dispositivos, de la formación y la supervisión médica, y de la capacidad de los sistemas sanitarios para actuar a partir de los resultados.