El Dr. Niels Olson utiliza el microscopio de realidad aumentada.
Departamento de Defensa de EE. UU.
En su oficina del hospital VA de Seattle, el Dr. Nadeem Zafar necesitaba resolver un debate.
Zafar es patólogo, el tipo de médico que realiza pruebas de laboratorio clínico en fluidos y tejidos corporales para diagnosticar enfermedades como el cáncer. Es una especialidad que a menudo opera entre bastidores, pero es una columna vertebral crucial de la atención médica.
A finales del año pasado, un colega de Zafar consultó con él sobre un caso de cáncer de próstata. Estaba claro que el paciente tenía cáncer, pero los dos médicos no estaban de acuerdo sobre su gravedad. Zafar creía que el cáncer era más agresivo que su colega.
Zafar recurrió a su microscopio, una herramienta canónicamente apreciada en patología en la que confían los médicos para ayudar a realizar sus diagnósticos. Pero el dispositivo no es un microscopio cualquiera. Es un microscopio impulsado por inteligencia artificial construido por Google y el Departamento de Defensa de Estados Unidos.
La pareja pasó el caso por el microscopio especial y Zafar tenía razón. En segundos, la IA marcó la parte exacta del tumor que Zafar creía que era más agresiva. Después de que la máquina lo respaldara, Zafar dijo que su colega estaba convencido.
«Tenía una sonrisa en su rostro y estaba de acuerdo con eso», dijo Zafar a CNBC en una entrevista. «Esta es la belleza de esta tecnología, es una especie de árbitro».
La herramienta impulsada por IA se llama Microscopio de Realidad Aumentada, o ARM, y Google y el Departamento de Defensa han estado trabajando silenciosamente en ella durante años. La tecnología aún está en sus inicios y aún no se utiliza activamente para ayudar a diagnosticar a los pacientes, pero la investigación inicial es prometedora y los funcionarios dicen que podría resultar una herramienta útil para los patólogos que no tienen fácil acceso a una segunda opinión.
Una nueva herramienta para patólogos
Microscopio de Realidad Aumentada en Mitre
Ashley Capoot | CNBC
Actualmente existen 13 ARM y uno está ubicado en una instalación de Mitre en las afueras de Washington, DC. Mitre es una organización sin fines de lucro que trabaja con agencias gubernamentales para abordar grandes problemas relacionados con la tecnología. Los investigadores están trabajando con ARM para identificar las vulnerabilidades que podrían causar problemas a los patólogos en un entorno clínico.
A primera vista, el ARM se parece mucho a un microscopio que se podría encontrar en el aula de biología de una escuela secundaria. El dispositivo es de color beige con un ocular grande y una bandeja para examinar diapositivas de vidrio tradicionales, pero también está conectado a una torre de computadora cuadrada que alberga los modelos de IA.
Cuando se prepara un portaobjetos de vidrio y se fija bajo el microscopio, la IA puede delinear dónde se encuentra el cáncer. El contorno aparece como una línea verde brillante que los patólogos pueden ver a través de su ocular y en un monitor separado. La IA también indica qué tan grave es el cáncer y genera un mapa de calor en blanco y negro en el monitor que muestra los límites del cáncer en forma pixelada.
CNBC hizo una demostración del ARM con investigadores en las instalaciones de Mitre en agosto.
Vista de lo que ven los patólogos en su pantalla cuando usan el ARM.
Ashley Capoot | CNBC
Patrick Minot, ingeniero senior de sistemas autónomos en Mitre, dijo que dado que la IA se superpone directamente al campo de visión del microscopio, no interrumpe el flujo de trabajo establecido de los patólogos.
La utilidad sencilla es una elección de diseño intencionada. En los últimos años, los patólogos han estado lidiando con la escasez de mano de obra, al igual que muchos otros ámbitos de la atención médica. Pero el número de casos de patólogos también ha ido aumentando a medida que la población general envejece.
Es una combinación peligrosa para la especialidad. Si los patólogos se esfuerzan demasiado y pasan por alto algo, puede tener graves consecuencias para los pacientes.
Varias organizaciones han intentado digitalizar los flujos de trabajo de los patólogos como una forma de aumentar la eficiencia, pero la patología digital conlleva sus propios desafíos. Digitalizar una sola diapositiva puede requerir más de un gigabyte de almacenamiento, por lo que la infraestructura y los costos asociados con la recopilación de datos a gran escala pueden aumentar rápidamente. Para muchos sistemas de salud más pequeños, la digitalización aún no vale la pena.
El ARM no está destinado a reemplazar los sistemas de patología digitales, pero Minot dijo que puede ayudar a las organizaciones de salud a evitar su necesidad. Los patólogos tienen la opción de tomar capturas de pantalla de diapositivas usando el software de ARM, por ejemplo, que son mucho menos costosos de almacenar.
El ARM normalmente costará a los sistemas de salud entre $90.000 y $100.000.
Minot añadió que el ARM garantiza que el microscopio físico, no sólo una computadora, siga siendo una parte integral del proceso de los patólogos. Muchos le han advertido que no se meta con sus microscopios, bromeó.
‘Big data es lo que mejor hace Silicon Valley’
El Dr. Niels Olson utiliza el microscopio de realidad aumentada.
Fuente: Departamento de Defensa de EE. UU.
Pocos entienden los desafíos que enfrentan los patólogos como el Dr. Niels Olson, director médico de la Unidad de Innovación de Defensa, o DIU, en el Departamento de Defensa.
La DIU se creó en 2015 como una forma para que los militares integraran tecnología de punta desarrollada por el mundo comercial. La organización negocia contratos con empresas para que puedan colaborar y evitar largos obstáculos burocráticos.
Olson es patólogo y antes de comenzar su función en la DIU, sirvió en la Marina de los EE. UU. En 2018, fue enviado a Guam, un territorio insular estadounidense en Micronesia, donde trabajó como director médico de laboratorio y director de banco de sangre en el Hospital Naval.
Durante sus dos años en Guam, Olson fue uno de los dos patólogos de la isla y el único patólogo en el Hospital Naval. Esto significaba que a menudo tomaba decisiones y diagnósticos importantes por su cuenta.
«No es sólo tu trabajo decir ‘Esto es cáncer, es este tipo de cáncer’. Parte del trabajo es decir ‘no es cáncer en absoluto’, y eso puede ser estresante cuando estás solo», dijo Olson a CNBC en una entrevista. «Me hubiera encantado tener un microscopio de realidad aumentada en Guam, para que alguien, algo más, pudiera ayudar».
El ARM está destinado a servir como una segunda línea de defensa para los patólogos, y Olson dijo que no reemplazaría a los propios médicos. Añadió que el caso de uso inicial obvio para el microscopio sería en laboratorios más pequeños y remotos, y también podría servir como recurso para los residentes de patología en formación.
Pero Olson había ideado una herramienta como ARM mucho antes de su estancia en Guam. El 10 de agosto de 2016, mientras trabajaba como residente en el Centro Médico Naval de San Diego, Olson decidió enviar un mensaje a una conexión que tenía en Google. En el correo electrónico, que fue visto por CNBC, Olson describió una idea aproximada de lo que podría ser un microscopio como el ARM.
Durante un tiempo, Olson dijo que no escuchó nada. Pero meses después, estaba en un edificio de oficinas de Google en Mountain View, California, hacinado en una habitación cerrada con llave a la que sólo unas pocas personas de la empresa tenían acceso. Allí, observó cómo uno de los primeros microscopios impulsados por inteligencia artificial identificaba con éxito el cáncer en un pequeño conjunto de portaobjetos que había traído consigo.
Olson dijo que la habitación estaba sofocante porque todos los que estaban dentro estaban muy «emocionados».
«No quiero decir que es como ver a tu hijo por primera vez, pero fue algo así como, esto es increíble, esto va a existir», dijo Olson.
En la época en que lo enviaron a Guam, un gerente de producto de la DIU se topó con la investigación de Olson. Ambos escribieron un artículo juntos en 2019 sobre cómo el Departamento de Defensa y Silicon Valley podrían trabajar juntos para aprovechar la IA. Dijeron que hay millones de pacientes inscritos en los sistemas de atención médica del gobierno federal, lo que significa que cuenta con «el conjunto de datos de atención médica más completo del mundo». Esos datos tienen un uso comercial obvio.
«Los macrodatos son lo que mejor hace Silicon Valley, y el potencial de contagio a los sistemas sanitarios civiles es enorme», escribieron.
Poco después, la DIU comenzó a buscar socios comerciales para ayudar a construir y probar ARM. La organización eligió a la empresa de tecnología óptica Jenoptik para que se encargara del hardware y, tras evaluar 39 empresas, seleccionó a Google para desarrollar el software.
Aashima Gupta, director global de estrategia y soluciones de atención médica de Google Cloud, dijo que desde entonces la compañía ha lanzado cuatro algoritmos para ARM que pueden identificar cáncer de mama, cáncer de cuello uterino, cáncer de próstata y mitosis. Los modelos de IA se entrenan con datos de la DIU y Gupta dijo que ni los empleados de Google ni la infraestructura de Google tienen acceso a ellos.
«Está encriptado por completo», dijo Gupta a CNBC en una entrevista. «Desde cómo se recopilan los datos, cómo se almacenan y cómo se analizan, y todo lo demás».
Queda por hacer una «enorme» cantidad de pruebas
Con el hardware y el software en orden, la DIU ha estado llevando a cabo una investigación inicial para probar la eficacia del ARM.
En el otoño de 2022, la organización publicó un artículo revisado por pares en el Journal of Pathology Informatics. El artículo encontró que el algoritmo de IA para el cáncer de mama funcionó razonablemente bien en un gran dominio de muestras, pero hay salvedades, dijo David Jin, autor principal del artículo y subdirector de evaluación de IA del Departamento de Tecnología Digital y Artificial del Departamento de Defensa. Oficina de Inteligencia.
El artículo examinó específicamente qué tan bien se desempeñó la IA al detectar metástasis de cáncer de mama en los ganglios linfáticos, y Jin dijo que funcionó mejor en ciertos tipos de células que en otras. Dijo que el estudio es prometedor, pero que aún queda una «enorme» cantidad de pruebas rigurosas por realizar antes de que pueda ayudar a los patólogos con una atención real al paciente.
«Algo como esto tiene un potencial extremo de beneficio, pero también conlleva muchos riesgos», ya que cambiaría la forma en que se realiza el diagnóstico del cáncer, dijo Jin a CNBC en una entrevista.
Olson, quien regresó de Guam y comenzó a trabajar en la DIU en 2020, también figura como autor del artículo. Dijo que aún no se han realizado en la DIU evaluaciones independientes de los otros tres modelos, para el cáncer de próstata, la mitosis y el cáncer de cuello uterino.
La investigación con ARM está en curso y la DIU también está solicitando comentarios de organizaciones como Mitre y sistemas de salud como Veterans Affairs. Hay trabajo por hacer, pero desde que la DIU validó el concepto inicial, la organización está comenzando a pensar en cómo escalar la tecnología y colaborar con los reguladores.
La DIU negoció acuerdos con Google y Jenoptik que permitirán que la tecnología se distribuya a través del ejército y comercialmente. La DIU espera que ARM esté disponible para todos los usuarios del gobierno a través del sitio web de la Administración de Servicios Generales en algún momento de este otoño.
Zafar de VA Puget Sound dijo que, en última instancia, aunque ARM ciertamente ayudará a los patólogos, el público en general se beneficiará más de la tecnología. Dijo que la precisión, la velocidad y la rentabilidad del ARM contribuirán a una mejor atención.
«La IA está aquí y seguirá desarrollándose», afirmó Zafar. «La cuestión no es tener miedo de estas tecnologías, sino seleccionarlas para que se utilicen de la mejor manera posible para nuestras necesidades médicas y de atención sanitaria».
