Diagnóstico de esclerosis múltiple con inteligencia artificial

A la hora de poner en práctica las herramientas para el diagnóstico de esclerosis múltiple hay varios aspectos a tener en cuenta. El primero es que el paciente puede acudir a la consulta en una situación estable o con un brote y, en el caso de tratarse del segundo escenario, podría tardar tiempo en volver a darse.

Esto hace necesario contar con todos los recursos para reunir la información necesaria, detectar la enfermedad de forma temprana y empezar a tratarla cuanto antes.

Diagnóstico de esclerosis múltiple

Para hacer un diagnóstico de esclerosis múltiple, hay que considerar que los síntomas no siempre pueden atribuirse claramente a esta enfermedad. Problemas de coordinación, leves cambios en el habla y debilidad en brazos y piernas, algunos de los síntomas de la esclerosis múltiple, pueden aparecer también en otras patologías que hay que descartar.

Además, para poder definir un diagnóstico fiable, es necesario que podamos observar objetivamente lesiones de desmielinización en como mínimo dos regiones neurológicas distintas.

Detección con resonancia magnética

¿Cómo detectar entonces la esclerosis múltiple?

La imagen médica juega un papel fundamental para establecer un diagnóstico, más allá de la observación clínica de los síntomas. Hablamos, concretamente, de la resonancia magnética y especialmente de sus secuencias convencionales como la T1.

De hecho, la resonancia magnética ha demostrado ser la opción con más sensibilidad para la detección de las lesiones desmielinizantes propias de la esclerosis múltiple. Gracias a ello resulta una excelente prueba diagnóstica para diferenciar estas lesiones de otras propias del sistema nervioso central.

Inteligencia artificial para el diagnóstico de la esclerosis múltiple

Podemos ir un paso más allá. Como hemos comentado en anteriores artículos, la inteligencia artificial para el diagnóstico médico resulta ser una muy buena forma de eliminar la diferencia interobservador y hacer una valoración del paciente objetiva y fiable.

A continuación te enumeramos las herramientas que Qubiotech trae a nuestro marketplace para la detección de esta enfermedad:

Identificación de VOI atróficos en secuencias T1 de resonancia magnética para disponer de información cuantitativa sobre las atrofias de materia gris y blanca de distintos volúmenes de interés.
Detección de áreas hipermetabólicas e hipometabólicas a partir de la desviación de la base normal en resonancia magnética, tomografía computarizada e imágenes PET.
Cálculo del valor del SUVR, con PET y resonancia magnética, y segmentación por resonancia magnética de materia gris, sustancia blanca y líquido cefalorraquídeo.