Las universidades de Utrecht y Nijmegen desarrollaron la herramienta para los Diagnósticos Asistidos por Computadoras (CAD) en cooperación con Rogan, la Universidad de Stellenbosch y el Lung Institute de Ciudad del Cabo. La UICTER estará involucrada en los avances de este proyecto y en el manejo de la base de datos de imágenes de tórax. Se obtuvo finaciación parcial para este proyecto científico del Ministerio de Economía holandés, con el soporte de CheckTB!.

El Diagnóstico Asistido por Computadora permitirá la pre-visualización precisa, haciendo que los radiólogos y/o especialistas en pulmones se enfoquen sólo en el análisis de las imagenes probables de tener TB. Además, CAD4TB ayudará a reducir la "sobre-lectura" de los radiólogos menos experimentados u oficiales clínicos. Esto, en combinación con la capacidad de poder enviar las imágenes, para una segunda lectura, a través de un enlace móvil/celular de bajo ancho de banda o a través de internet, revolucionará las prácticas de pre-visualización y de diagnóstico temprano, especialmente en paises que acarrean con recursos limitados en sus centros de salud, grupos de riesgo y/o tienen una alta tasa de co-infección con el VIH/SIDA. La UNION está involucrada en las actualizaciones del proyecto CAD4TB y en un futuro lo estará en el manejo de la base de datos de imágenes torácicas.

Posibilidades de utilización futuras para el CAD4TB

Para incrementar la precisión de los estudios de prevalencia, y para reducir el costo de los programas de grupos de riesgo, CAD ofrece la siguiente funcionalidad de diagnóstico:

- Proporciona una probabilidad de anormalidades consistente con la TB
- Brinda marcadores alrededor de las zonas sospechosas
- Está integrada con el sistema de puntuación CRRS
- Brinda la posibilidad de seleccionar y presentar imágenes similares como referencia

 CAD4TB también permite prever la sensitividad, que es de especial valor para los estudios de prevalencia. Una vez que el protocolo de CAD4TB esté optimizado se espera que el número de CXR que requieran personas para la lectura sea reducido a menos del 20%. Por el momento, en los próximos estudios de prevalencia (donde CAD4TB esté presente) se utilizará la doble lectura (CAD y humana).

Base para la revolución en diagnósticos

La máquina de rayos-x de tórax, Odelca-DR, ofrece una imagen digital con una alta calidad constante. Esta imagen puede ser almacenada y diagnosticada en el lugar en tiempo real o enviada por teléfono móvil o Internet a cualquier lugar. Esto permite el diagnóstico a distancia por un radiólogo. Además, "esta imagen digital puede ser diagnosticada por un ordenador programado para reconocer patrones de la tuberculosis". Se ha utilizado desde el principio la valiosa experiencia obtenida a través de los años del desarrollo de la Detección Asistida por Computadora del cáncer de pecho.

La imagen digital podrá pronto (último trimestre del 2010) ser interpretada en el lugar segundos después de ser obtenida mediante el protocolo CAD4TB programado para reconocer patrones consistentes con la TB. Entonces, las imágenes digitales torácicas podrán ser interpretadas en tiempo real por el protocolo CAD, por un radiólogo en un monitor o enviadas a través de cualquier teléfono celular o internet hacia cualquier otro lugar para una segunda lectura por un radiólogo.

Estos desarrollos innovadores están aumentando la detección de casos de TB y son bienvenidos en muchas instituciones de África y en organizaciones líderes de TB en el mundo como la UNION, la OMS y a Fundación holandesa KNCV de TB.

¡El progreso!

El proyecto "Diagnóstico Asistido por Computadora para la tuberculosis (CAD4TB)" ya ha comenzado. El Instituto de Ciencias de la Imagen y Rogan Delft colaborarán con la Universidad de Ciudad del Cabo, con el Instituto del Pulmón Desmond Tutu de la Universidad de Stellenbosch (ambos de Sudáfrica) y Zambart (Zambia) para desarrollar esta capacidad.

Para poder lograrlo, decenas de miles de imágenes se analizarán. Si bien muchas de estas imágenes serán de personas sanas, una parte importante provendrán de los pacientes con tuberculosis que han sido diagnosticados por la cultura, la microscopía de frotis, métodos de diagnóstico clínicos y otros.

La UICTER permanentemente será mantenida al tanto en los avances de este estudio

Resultados Esperados

El objectivo de la investigación conjunta es lograr una capacidad de diagnóstico computarizado de la TB con una sensibilidad > 90% y especificidad de mas del 80%.

CAD acelera la detección de casos porque

Un alto porcentaje de casos son diagnosticados automáticamente sin importar donde se encuentre la cámara digital.

- Apoyando a los radiólogos y oficiales clínicos con un diagnóstico inicial e inmediato;
- Reduciendo el número de diagnósticos "humanos" necesarios;
- Proporcionando una poderosa herramienta para estudios de prevalencia;
- Ofreciendo una herramienta eficaz de control de calidad para los trabajadores sanitarios y los PNT;
- Reduciendo los costes de detección y diagnósticos.
(que estarán disponibles con la Odelca-DR)

Las imágenes disponibles en la base de datos brindarán apoyo para que los trabajadores puedan diagnosticas mas rápidamente.

Sólo los casos mas complejos necesitarán radiólogos especializados.

Aunque haya sido desarrollado para la TB, este sistema puede ser mejorado para también detectar otro tipo de enfermedades del pulmón. Se espera entonces que pueda contribuir a fortalecer el impacto en los servicios y sistemas de Salud; un área en el que es muy necesario.

Dependinendo de la cantidad de imágenes disponibles, se espera que para finales del año 2009 haya una versión Beta de este software nuevo. La versión final estará disponible en el 2010

¿Puede su organización participar en el estudio?