En un frío fin de semana de primavera en Chicago, “La Cancha de Alec” en el Hospital Shriners para Niños Chicago se transformó en un escenario de investigación de primer nivel. Varias de las presentaciones en la conferencia State of Science de este año se centraron en la escoliosis, una curvatura anormal de la columna vertebral, que los médicos del sistema de atención médica de Shriners Children’s trataron en unos 50 000 niños durante la última década. Tener una población de pacientes tan importante, junto con algunos de los grupos más grandes de cirujanos ortopédicos pediátricos del país, es una fórmula para la investigación y los avances en el tratamiento que pueden mejorar la atención de los pacientes con escoliosis en todo el mundo. Mientras celebramos el Mes de Concientización sobre la Escoliosis en junio, aquí hay actualizaciones sobre la investigación que compartieron.
¿Puede la inteligencia artificial (IA) proporcionar una medición más estandarizada y eficiente de las curvaturas de la columna vertebral?
Yishan Zhong, Ph.D., del Instituto de Tecnología de Georgia, está trabajando con una cirujana de columna vertebral, la Dra. Selena Poon, MD, del Hospital Shriners para Niños del Sur de California, para desarrollar una herramienta clínica de IA para la medición del ángulo de Cobb. Esta medición de la gravedad de una deformación de la columna vertebral se determina cuando el médico traza líneas en una radiografía de columna vertebral por encima y por debajo de la parte más grande de una curvatura para ver dónde se intersecan. “La evaluación manual actual de la escoliosis requiere mucho tiempo para los médicos, que ya están sobrecargados de trabajo. Además, el conocimiento subjetivo y la experiencia de diferentes médicos producen variaciones en la medición”, escribieron. Estudiaron los datos de 1000 pacientes con escoliosis para desarrollar el modelo de IA, que un día podría estar en las historias clínicas de los pacientes junto con otros datos y notas, para ayudar a informar las decisiones de tratamiento. El estudio involucra las ubicaciones de Shriners Children’s en el Sur de California, Lexington y Filadelfia.
La directora médica del Shriners Children’s, Dra. Fran Farley, comentó lo siguiente después de la charla: “Los médicos que diagnostican escoliosis realmente utilizan el ángulo de Cobb. Se descubrió que la IA podría ayudar a medir la curvatura. Esto muestra un gran potencial para minimizar el tiempo de realización de la medición, pero afortunadamente también hará que la medición sea más precisa”.
Mejorando la atención de la escoliosis de inicio temprano
Los niños que desarrollan escoliosis antes de los 10 años a menudo enfrentan un problema con la curvatura de la columna vertebral, la cual ocupa el espacio necesario en el pecho para que los pulmones se desarrollen. “¿Podemos anticipar complicaciones con antelación utilizando el aprendizaje automático?”, preguntó el Dr. Steve Hwang, cirujano pediátrico de columna vertebral y neurocirujano del Hospital Shriners para Niños de Filadelfia. El nuevo estudio en colaboración con el Hospital Shriners para Niños Chicago y el Instituto Tecnológico de Georgia comenzó analizando los resultados genéticos de una población del Reino Unido. Los próximos pasos involucrarán datos de pacientes de Shriners Children’s. Esperan identificar marcadores genéticos para guiar futuras decisiones de tratamiento en estos niños más pequeños con escoliosis.
Predicción de complicaciones antes de la cirugía
En cuanto al área de atención quirúrgica, el Dr. Bruce Brenn, jefe de anestesia en el Hospital Shriners para Niños de Filadelfia, está dirigiendo un estudio llamado FUSION para proteger aún más las médulas espinales de los niños en el quirófano durante la intervención quirúrgica de fusión espinal. Los anestesistas monitorean cuidadosamente las alertas neurológicas interoperatorias que podrían indicar compromiso de la médula espinal en un paciente, una complicación muy poco frecuente pero potencialmente grave. El estudio utilizará algoritmos de IA para examinar la gran población de fusión espinal en nuestro sistema a fin de desarrollar un puntaje de riesgo para los pacientes sobre compromiso de la médula espinal, mediante informes quirúrgicos de casos anteriores y la gran cantidad de datos recopilados antes de las cirugías.
