Amazon impulsa los diagnósticos futuristas del Covid-19 basados en IA.

Actualizado: may 27

La compañía anunció su Iniciativa de Desarrollo de Diagnóstico, que ofrece 20 mdd para crear simulaciones tecnológicas que mostrarían la respuesta de ciertas terapias médicas.



Los escáneres pulmonares de pacientes con coronavirus que salían de Wuhan, China, presentaron signos reveladores de 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 automóvil 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. En la década del 2000, formó parte de un equipo que analizó las radiografías de tórax de pacientes con SARS.


Cuando el Covid-19 comenzó a extenderse en enero, se asoció con el Dr. William Parker, un residente de radiología de la Universidad de Columbia Británica. 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. “Pensamos, bueno, ¿podemos ver los hallazgos de Covid-19 en ese modelo?”, dice Parker. 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.


¿Quién respondió el llamado para ayudar a Parker, Nicolaou y Lee a construir los diagnósticos de tomografía computarizada? Amazon.


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). El año pasado, un analista de Wall Street estimó esta operación por un valor de medio billón de dólares. 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 20 millones de dólares (mdd) 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.


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“El equipo de Nicolaou y Parker conforman el primer diagnóstico público”, dice Teresa Carlson, vicepresidenta del sector público de AWS.


Otros socios incluyen a Chan Zuckerberg Biohub (una colaboración de investigación sin fines de lucro fundada por el CEO de Facebook Mark Zuckerberg y su esposa Priscilla Chan). BioHub utiliza AWS para optimizar los modelos de aprendizaje automático con datos genómicos con el fin de estimar cuántos casos existen de una enfermedad en la población, más allá de lo que indican los resultados confirmados de la prueba.


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 (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).


“Es probable que en las primeras pruebas de laboratorio de Covid-19 presenten fallas de fabricación y de procedimientos“, dice David Boyle, director científico y codirector de PATH (Programa de Diagnóstico de Salud Pública Global). Parte del problema es la velocidad en la que algunas de las pruebas, que analizan la presencia del virus fueron aceleradas por el gobierno federal, debido a la naturaleza de la crisis. Además, los laboratorios se enfrentan a “una enorme acumulación de muestras para pruebas que enfatiza los componentes humanos, materiales y logísticos de un sistema de laboratorio”, explica Boyle.


“La pandemia del coronavirus y la necesidad urgente de nuevos diagnósticos llega al corazón de un problema de salud pública global de larga data: la falta de fondos y coordinación en torno a los diagnósticos, en comparación con temas como las vacunas“, asegura Davis.


“Históricamente una de las razones por las que hay tantas dificultades con los procedimientos de prueba durante una epidemia es simplemente que las personas se han centrado mucho más en la cura“, dice Davis. Sin embargo el Covid-19 está ha cambiado esa percepción, la gente empieza a valorar los diagnósticos,


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. Actualmente hay tres equipos diferentes de codificación de inteligencia artificial que desarrollan modelos: SapienML, la Universidad de Columbia Británica y Amazon. Otro apoyo para el proyecto proviene del Centro de Innovación en la Nube de la Universidad de Columbia Británica y el Instituto de Investigación de Salud Costera de Vancouver.

“No estamos lanzando esto como una empresa con fines de lucro. Lo hacemos como un esfuerzo humanitario ”, dice Parker. El equipo espera lanzar el modelo de IA de código abierto dentro de tres meses, para que otros investigadores y compañías puedan usarlo. Posteriormente trabajarán hacia el modelado predictivo para pacientes y correlacionarán su análisis con las pruebas de diagnóstico de laboratorio existentes.

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El objetivo final es ir más allá de una forma alternativa de diagnosticar pacientes, dice 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”, explica 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 20 mdd, sin embargo es solo el comienzo. Si lo quemamos antes, volveremos a la mesa”, finaliza Carlson.

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