La osteoporosis, es una enfermedad esquelética que adelgaza y debilita los huesos, las personas que la padecen son susceptibles a las fracturas asociadas con la fragilidad ósea, produciéndoles una baja calidad de vida y una mayor mortalidad.
La detección temprana de la osteoporosis con ¨absorciometría de rayos X de energía dual (DXA) ¨para evaluar la densidad mineral ósea, es una herramienta importante para el tratamiento oportuno y reducir el riesgo de fracturas.
La densidad ósea es medida en todas las vértebras del paciente, y a través de una tabla estandarizada que contempla la edad y el sexo, se determina si el individuo tiene osteoporosis y por lo tanto, debe seguir un tratamiento médico.
Esta técnica tiene la limitación que solo puede describir hasta el 70 por ciento de la degradación ósea de una persona.
La falta de precisión produce que alrededor de un 30 por ciento de las personas que son diagnosticadas con osteoporosis tengan que seguir un tratamiento que no necesitan, y a un porcentaje similar de los individuos con osteoporosis que se hacen la DXA no se les detecte la enfermedad, y por lo tanto, no se les provea una terapia.
La baja disponibilidad de los scanners y el costo relativamente alto han limitado su uso para la detección y el seguimiento posterior al tratamiento.
Por el contrario, la radiografía simple está ampliamente disponible y se usa con frecuencia para diversas indicaciones clínicas en la práctica diaria.
A pesar de estos beneficios, se las ha infrautilizado en el tratamiento de la osteoporosis porque el diagnóstico de la osteoporosis con solo el solo el uso de rayos X es desafiante, incluso para un radiólogo experimentado.
Un nuevo método que combina información de imágenes con inteligencia artificial (IA) puede diagnosticar la osteoporosis a partir de radiografías de la cadera y podría ayudar a acelerar el tratamiento de los pacientes antes de que ocurran las fracturas.
Este uno de los grandes avances de los últimos tiempos en el diagnóstico radiológico del cáncer.
Investigadores del Hospital de la Universidad Nacional de Seúl (Corea) desarrollaron un modelo que puede diagnosticar automáticamente la osteoporosis a partir de radiografías de la cadera.
El método combina la radiómica, una serie de métodos de procesamiento y análisis de imágenes, para obtener información de la imagen con el aprendizaje profundo, un tipo avanzado de IA.
El aprendizaje profundo se puede entrenar para detectar patrones en imágenes asociadas con enfermedades.
Los investigadores desarrollaron el modelo de radiómica profunda utilizando casi 5.000 radiografías de cadera de 4.308 pacientes, obtenidas durante más de 10 años.
Desarrollaron los modelos con una variedad de características profundas, clínicas y de textura y luego los probaron externamente en 444 radiografías de cadera de otra institución.
El modelo de radiómica profunda con características profundas, clínicas y de textura fue capaz de diagnosticar osteoporosis en radiografías de cadera con un desempeño diagnóstico superior al de los modelos que utilizan solo textura o solo características profundas, permitiendo el diagnóstico oportuno de la osteoporosis.
“Para los pacientes con dolor de cadera, los radiólogos a menudo evalúan solo los hallazgos de imágenes que pueden causar dolor, como fracturas, osteonecrosis y osteoartritis”, dijo el autor del estudio, Hee-Dong Chae, MD, del Departamento de Radiología del Hospital de la Universidad Nacional de Seúl.
“Aunque las imágenes de rayos X contienen más información sobre la salud de los huesos y músculos del paciente, la misma a menudo no se toma en cuenta o se la considera menos importante”.
“Nuestro estudio muestra que la detección oportuna de osteoporosis usando estas imágenes de rayos X es ventajosa, y nuestro modelo puede servir como una herramienta de clasificación que recomienda DXA en pacientes con alta sospecha de tener osteoporosis”, agregó el Dr. Chae.
