Luego de que varios pacientes con Covid 19 en Wuhan se sometieran a un escáner pulmonar, se observaron algunas cuestiones realmente reveladoras con respecto a la infección. Si bien los pulmones sanos generalmente se mostraban oscuros, los demás presentaban una opacidad blanca que los médicos describen como "vidrio esmerilado" en las radiografías de tórax y las tomografías computarizadas, semejantes a una astilla del parabrisas de un auto y en algunos casos, a un apagón casi total.
Estos patrones en los pulmones eran familiares para el Dr. Savvas Nicolaou, profesor de radiología en la Universidad de Columbia Británica y director de radiología de emergencia y traumatología en el Hospital General de Vancouver, en Canadá. Parker es cofundador de SapienML, una compañía que ha desarrollado un software para anonimizar datos de imágenes médicas, junto con Nicolaou y el ingeniero Brian Lee.
Los tres habían trabajado previamente juntos en un modelo de Inteligencia Artificial (IA) entrenado en radiografías de tórax. Posteriormente llamaron para recolectar la mayor cantidad posible de radiografías de tórax y tomografías computarizadas para comenzar a construir un modelo de IA de código abierto que analice cómo se muestra la enfermedad en los pulmones, con el objetivo de desarrollar una forma alternativa de diagnosticar pacientes, aparte de las pruebas existentes.
En enero, Nicolaou llamó al Dr. Shez Partovi, un amigo de su residencia en radiología desde hace 25 años, quien actualmente dirige la división de ciencias de la vida, genómica y dispositivos médicos en Amazon Web Services. Le contó sobre su plan para utilizar IA para empoderar a los médicos de todo el mundo con el fin de combatir esta enfermedad, desde entonces el proyecto despegó.
Aunque la mayoría de las personas conocen a Amazon como un proveedor de bienes, su mayor fuente de ganancias operativas (el 67% para el cuarto trimestre) proviene de su colosal línea de negocios de servicios de la nube, conocida como Amazon Web Services (AWS). AWS ofrece una serie de servicios a sus clientes, que incluyen almacenamiento, alojamiento web y un particular interés para los investigadores que luchan contra la pandemia de Covid-19, el aprendizaje automático de aplicaciones.
En marzo, AWS anunció su Iniciativa de Desarrollo de Diagnóstico, que ofrece u$s 20 millones iniciales para créditos en la nube y soporte técnico con el objetivo de acelerar la investigación y el desarrollo de herramientas de diagnóstico del coronavirus. En lugar de otorgar subsidios directos en efectivo, los proyectos seleccionados están obteniendo un descanso de lo que normalmente tendrían que pagar a AWS como crédito en su cuenta.
El soporte técnico varía de acuerdo al proyecto e incluye acceso a los especialistas de AWS. El programa cuenta con el apoyo de un grupo científicos que asesoran, además de expertos en salud pública que aún no se han divulgado, a excepción de Steve Davis, copresidente del grupo asesor de tecnología de salud digital, de la Organización Mundial de la Salud (OMS). En el lanzamiento, había 35 instituciones de investigación globales, nuevas empresas y compañías involucradas en el proyecto. Desde entonces, AWS ha recibido más de 45 solicitudes adicionales de clientes que esperan participar y aún están siendo evaluadas, informó Forbes Argentina.
Las estimaciones de la escala de las pandemias pueden contribuir a la investigación de enfermedades infecciosas e informar la planificación y preparación de la salud pública. Otro participante es ETComm de Beijing que brinda servicios de telemedicina a instituciones médicas en China para diagnosticar enfermedades cardiovasculares de forma remota.
La compañía completó más de 18.400 diagnósticos remotos de complicaciones por Covid-19, a través de su plataforma de lectura de electrocardiograma construida por AWS. Los médicos de la Universidad de California en San Diego, también han recibido créditos de AWS por un estudio de investigación clínica que utiliza IA para acelerar el diagnóstico de neumonía en pacientes con coronavirus con base en radiografías del tórax.
En enero se concibió la iniciativa de diagnóstico de AWS luego de que la unidad de Carlson (que trabaja con gobiernos, instituciones educativas, organizaciones sin fines de lucro y ONG en más de 180 países) se inundó con llamadas de clientes que solicitaban asociarse en ideas relacionadas con el Covid-19. La esperanza es que Amazon al formar este consorcio que impulsa muchos proyectos diferentes a la vez, las instituciones participantes finalmente elegirán trabajar en conjunto y compartirán sus hallazgos a nivel mundial, acelerando la lucha contra la enfermedad.
Los sistemas de salud han luchado por seguir el ritmo del virus que está arrasando el mundo, por lo que funcionarios de salud pública, médicos y científicos han realizado la mayor cantidad de pruebas. Sin embargo, a pesar de que los pacientes tienen acceso a éstas, hay preguntas persistentes sobre su precisión general y la tasa de falsos negativos (es decir, cuando un paciente tiene el virus y la prueba indica lo contrario).
De vuelta en Vancouver, Nicolaou y Parker esperan que al unir patrones, como el porcentaje de los pulmones con el modelo de vidrio esmerilado, los médicos puedan diagnosticar de forma óptima a los pacientes y vincular la gravedad del daño pulmonar a las diferentes etapas; desde el ingreso hospitalario hasta la ventilación y en el peor de los casos, la muerte.
El equipo está compilando lo que Nicolaou dice que será el mayor conjunto de datos de imágenes positivas de Covid-19 de todo el mundo. Si bien otros centros locales pueden tener más datos, no tendrán el rango de diferentes continentes, que hasta ahora incluye a América del Norte, Europa, Asia y Australia. Un estudio reciente en China de más de mil pacientes con coronavirus encontró que las tomografías computarizadas fueron mejores para detectar la enfermedad que las pruebas de diagnóstico de Reacción en Cadena de la Polimerasa (PCR), comúnmente utilizadas.
Cada imagen debe ser etiquetada por un humano y luego alimentada al modelo para entrenar el algoritmo. Todas las imágenes se almacenan en la nube de Amazon Web Service, conocida como S3, o servicio de almacenamiento simple. Hasta ahora, el equipo ha etiquetado 1.000 imágenes y hay una acumulación de miles más.
El objetivo final es ir más allá de una forma alternativa de diagnosticar pacientes, dijo Nicolaou. Su sueño y el de Parker es utilizar los datos recopilados para permitir a los médicos crear simulaciones, donde la tomografía computarizada de un paciente pueda usarse para modelar virtualmente cómo podrían responder a ciertas terapias, mejorando así la atención. "Con los modelos virtuales realmente comenzaríamos a ver la respuesta del paciente antes de desplegarlo en la realidad", explicó Nicolaou.
El desarrollo de nuevas formas de combatir la pandemia está en el centro de la iniciativa de Amazon. "Espero que podamos acelerar el punto de atención y diagnóstico rápidamente el próximo año con esta inversión inicial de u$s 20 millones, sin embargo es solo el comienzo. Si lo quemamos antes, volveremos a la mesa", finalizó Carlson.
