Software de IA detecta la osteoporosis a partir de tomografías computarizadas de rutina

La osteoporosis puede progresar durante años sin dolor, dejando la pérdida ósea sin detectar hasta que una fractura o un dolor de espalda lleva a realizar pruebas. Para entonces, la pérdida ósea ya puede estar avanzada. Por lo general, la densitometría ósea no se realiza hasta que se sospecha osteoporosis. Para ayudar a detectar la afección antes, los investigadores están desarrollando un software que mide la densidad ósea a partir de tomografías computarizadas (TC) ya existentes.

El software, llamado BMDNow, está siendo desarrollado por el Instituto Fraunhofer de Investigación en Gráficos por Computadora IGD (Darmstadt, Alemania), junto con la Universidad Goethe de Fráncfort y Garritz Online Media International. Mide la densidad mineral ósea en vértebras individuales utilizando imágenes de TC adquiridas con otros fines. Este enfoque no requiere una exploración adicional ni equipo especializado.

BMDNow utiliza redes neuronales para identificar la región trabecular, el tejido esponjoso dentro de cada cuerpo vertebral. Luego, un algoritmo de imagen analiza los componentes óseos, incluidos la grasa y el calcio, y produce un mapa tridimensional codificado por colores de la distribución de la densidad. Se utilizan curvas de calibración generadas con modelos fantoma de referencia para calcular valores de densidad ósea que indican osteoporosis u osteopenia, un precursor de la osteoporosis.

El equipo probó modelos de inteligencia artificial en condiciones reales utilizando datos de pacientes del Hospital Universitario de Fráncfort. Actualmente, los investigadores están utilizando tomografías computarizadas de doble energía, que obtienen imágenes a dos niveles de energía de rayos X, para medir la densidad en cuerpos vertebrales individuales.

Planean adaptar los algoritmos para tomografías computarizadas convencionales de energía simple, mientras finalizan y validan el prototipo. Sus planes a más largo plazo incluyen una base de datos de referencia, con la aprobación del dispositivo médico prevista dentro de uno a dos años.

“En cambio, nuestro software utiliza datos de imágenes de TC de rutina ya existentes —como las de exploraciones del corazón o de los pulmones— sin necesidad de exámenes especializados adicionales. Esto reduce la exposición individual de los pacientes a la radiación y ahorra tiempo a los médicos”, dijo Stefan Wesarg, científico investigador del Fraunhofer IGD en Darmstadt. 

“Nuestro algoritmo se aplica específicamente en esta región interna de las vértebras para generar un mapa tridimensional de la distribución de la densidad ósea. El modelo de IA analiza componentes óseos como la grasa y el calcio y utiliza codificación por colores para visualizar sus proporciones”, añadió Wesarg.

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