Un equipo de investigadores australianos ha desarrollado una innovadora herramienta basada en inteligencia artificial capaz de identificar malformaciones cerebrales que no se muestran en resonancias tradicionales.
Este avance, que podría acelerar el acceso a cirugías que controlen las crisis, marca un nuevo hito en el tratamiento de la epilepsia infantil.
“En el Perú, la epilepsia afecta a 1 de cada 200 niños, y cerca del 30% de los casos no responden a medicamentos. Detectar las causas estructurales de forma temprana es clave para ofrecer una alternativa quirúrgica”, señala Patricia Paulet, subdirectora académica de las Facultades de Ingeniería y Tecnología de IDAT.
¿Cómo funciona esta herramienta?
La IA fue entrenada con imágenes cerebrales de alta resolución para detectar lesiones del tipo displasia cortical focal, incluso cuando miden apenas unos milímetros. Estas anomalías pueden quedar en zonas del cerebro poco accesibles y usualmente no son visibles para el ojo humano o para las resonancias magnéticas (MRI).
Durante los ensayos clínicos, el sistema logró identificar lesiones con un 94% de precisión en un primer grupo de prueba y con 91% en un segundo, combinando análisis de MRI con tomografía por emisión de positrones (PET). Esta doble estrategia permitió a los médicos localizar los focos epilépticos con mayor exactitud.
Según los desarrolladores, la herramienta no busca reemplazar a los profesionales de la salud, como radiólogos o neurólogos pediátricos, sino ofrecerles una segunda opinión altamente especializada. Su utilidad radica en actuar como un asistente digital que muestra patrones invisibles al ojo humano, acelerando los tiempos de evaluación.
Según el Instituto de Investigación Infantil Murdoch, gracias a esta tecnología, 12 de los 17 niños evaluados en el primer ensayo pudieron someterse a cirugía y 11 de ellos quedaron libres de crisis.
¿Qué desafíos enfrenta su implementación?
Aunque los resultados son prometedores, el siguiente paso será validar la herramienta en contextos clínicos reales. Los investigadores ya han iniciado pruebas piloto en hospitales pediátricos para medir su desempeño fuera del entorno controlado de laboratorio.
“Con un modelo entrenado localmente y acceso a resonancias avanzadas, podríamos reducir en hasta un 50% el tiempo diagnóstico en casos complejos, lo que representa una mejora crucial en la calidad de vida de los pacientes”, afirma Paulet.
Este desarrollo demuestra cómo la inteligencia artificial puede convertirse en una aliada poderosa en el diagnóstico médico, especialmente en enfermedades donde el tiempo es un factor determinante. La epilepsia infantil, cuando es tratada a tiempo con cirugía, puede dejar de ser una condición incapacitante.
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“Cuidando nuestro medio ambiente y la vida”
