La IA detecta antes que los médicos signos de conciencia en pacientes en coma
Un nuevo estudio publicado en Communications Medicine revela que una herramienta de visión por computadora basada en Inteligencia Artificial (IA) puede identificar señales de conciencia en pacientes en coma varios días antes que los exámenes clínicos tradicionales.
La IA puede detectar esas señales gracias al sistema SeeMe, una herramienta de visión por computadora desarrollada por investigadores de la Universidad de Stony Brook, en Estados Unidos, que utiliza algoritmos de análisis facial para reconocer micromovimientos casi imperceptibles para el ojo humano en respuesta a órdenes verbales como “abre los ojos” o “muéstrame una sonrisa”. De esta forma logra detectar signos de conciencia antes que los médicos, incluso con varios días de anticipación.
En el estudio participaron 37 pacientes en coma por lesiones cerebrales agudas y 16 voluntarios sanos como grupo de control. A todos ellos se les dieron órdenes verbales simples como “abre los ojos”, “saca la lengua” o “muéstrame una sonrisa”, mientras eran grabados en video. El sistema SeeMe analizó esos registros con una resolución capaz de detectar desplazamientos faciales de apenas 0.2 milímetros.
Además, SeeMe identificó movimientos oculares en pacientes en coma en promedio 4.1 días antes de que los médicos pudieran registrarlos mediante exploración clínica convencional, como se observa en la gráfica del informe:
La IA también mostró una mayor sensibilidad al detectar respuestas en 85.7% de los casos, es decir, 30 de los 36 pacientes, frente al 71.4% logrado por las evaluaciones clínicas, con 25 de 36 pacientes.
La eficacia también se comprobó en los movimientos de la boca. En los pacientes que no tenían tubos endotraqueales, dispositivo que suele dificultar la evaluación facial, SeeMe logró identificar movimientos en 94.1% de los casos (16 de 17 pacientes).
Los autores del estudio subrayan que estos micromovimientos representan una forma de “conciencia encubierta”, es decir, pacientes que parecen inconscientes, pero que en realidad comprenden estímulos y logran responder de manera sutil.
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Según el informe, la amplitud y frecuencia de los movimientos detectados se correlaciona directamente con la evolución clínica al momento del alta hospitalaria.
“El hallazgo es crucial porque permite reconocer antes de lo habitual a pacientes que aún tienen capacidad de recuperación”, señalaron los investigadores. Esto podría favorecer la toma de decisiones médicas, adelantar terapias de rehabilitación intensiva y mejorar la comunicación temprana con familiares.
Aunque el estudio destaca las ventajas de SeeMe frente a las evaluaciones convencionales, sus creadores aclaran que no pretende reemplazar a los médicos, sino complementar los diagnósticos con un análisis objetivo y continuo.
Se espera que esta tecnología pueda integrarse con otras herramientas, como el electroencefalograma (EEG), para aumentar la precisión en la detección temprana de la conciencia en pacientes con daño cerebral severo.