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July 15, 2020

Comienzo de la Evaluación Clínica de una Nueva Tecnología para Mejorar el Diagnóstico de Neumonía por el Nuevo Coronavirus

 Canon Medical Systems Corporation (Casa central: Otawara, Tochigi Prefecture, Japón; Presidente y CEO: Toshio Takiguchi) y Fujita Health University (Toyoake, Aichi Prefecture, Japón; Presidente: Eiichi Saitoh) están comenzando con la evaluación clínica sobre la utilidad de una nueva tecnología para mejorar el diagnóstico de la neumonía por el nuevo coronavirus, basada en el análisis de imágenes de TC con foco en las enfermedades pulmonares difusas. Esta tecnología se ha desarrollado a través de la cooperación académico-industrial, por la cual el Profesor Yoshiharu Ono, del Departamento de Radiología de Fujita Health University y Canon Medical Systems Corporation trabajaron en forma conjunta.

Se ha informado que algunos pacientes con neumonía causada por el nuevo coronavirus presentan hallazgos de TC que son característicos de la neumonía intersticial. En particular, la detección de sombras de alta densidad como opacidades de vidrio esmerilado e infiltraciones y la identificación de hallazgos específicos relacionados con la forma y ubicación de dichas áreas anormales, son útiles para el diagnóstico de la nueva neumonía específica por coronavirus. La habilidad de evaluar cuantitativamente las características de la neumonía asociada con la nueva infección por coronavirus podría ser extremadamente útil para mejorar el diagnóstico, pronóstico y los resultados del tratamiento. Asimismo, se espera que esta tecnología proporcione nueva información de gran valor para el diagnóstico de otras enfermedades pulmonares.

Al realizar una evaluación clínica de esta nueva tecnología en conjunto con la Fujita Health University (que tiene una amplia experiencia clínica en el tratamiento de pacientes con COVID-19, incluyendo a quienes se infectaron en el crucero Diamond Princess), esperamos desarrollar soluciones efectivas en la vanguardia de la atención médica.

La tecnología de análisis de textura de las imágenes tomográficas, que se evaluará clínicamente, se enfoca en las enfermedades pulmonares difusas. Esta nueva tecnología ha sido desarrollada a través de una investigación en conjunto realizada por el Profesor Yoshiharu Ono de Fujita Health University y Canon Medical Systems Corporation. La tecnología de análisis, que emplea técnicas avanzadas de “machine learning”, soporta el análisis cuantitativo de siete tipos de características morfológicas basadas en las sombras observadas y, también, permite una evaluación detallada de los cambios morfológicos causados por diversas enfermedades pulmonares. Las características que se analizan incluyen pulmón normal, opacidades en vidrio esmerilado, infiltración, pulmón en forma de panal de abejas, sombras granulares y cambios enfisematosos. Los resultados de esta investigación ya se han presentado en conferencias organizadas por diversas sociedades académicas, demostrando fuertes correlaciones entre el grado de gravedad de la neumonía intersticial y los resultados del análisis cuantitativo 1,2, así como también, una buena correlación entre los hallazgos informados por radiólogos experimentados y los identificados por la tecnología de análisis 3,4. Para fines de Julio de 2020, comenzaremos a examinar a los pacientes con sospecha de neumonía por coronavirus, utilizando esta tecnología como parte de su evaluación clínica inicial.

La nueva tecnología de análisis será incorporada a los Sistemas de Tomografía Computada de Canon Medical Systems Corporation, los cuales brindan una extraordinaria calidad de imagen con bajas dosis de exposición. Se espera de esta manera que se obtengan resultados confiables, minimizando la carga sobre los pacientes y asegurando un flujo de trabajo eficiente a través de todo el proceso, desde la exploración hasta el análisis de las imágenes. Además de realizar esta evaluación clínica en conjunto con Fujita Health University, Canon Medical Systems Corporation está también llevando a cabo estudios clínicos con otras instituciones médicas en Japón y en otros países con el objetivo de obtener diagnósticos más rápidos y precisos.

El Profesor Yoshiharu Ono de Fujita Health University ha resumido sus pensamientos respecto a esta evaluación clínica de la siguiente manera.
Se ha observado que hay cierta variación entre los médicos en la interpretación de las imágenes en caso de patologías pulmonares, incluyendo la nueva neumonía por coronavirus. Esta variación lleva a dificultades en asegurar un estándar consistente de atención médica, incluyendo en el manejo del paciente. Por esta razón, los profesionales de la salud en todas partes del mundo tienen altas expectativas en el desarrollo y la introducción clínica de sistemas de diagnóstico basados en la Inteligencia Artificial y otras tecnologías avanzadas.

Se espera que la tecnología de análisis de la textura en imágenes de CT para la caracterización de diversas patologías pulmonares produzca los siguientes beneficios:

1. Permitir la identificación de individuos con COVID-19 que son asintomáticos o con un falso negativo en la PCR cuando visitan el hospital.
2. Para mejorar la precisión diagnóstica y ayudar a brindar el cuidado apropiado para los pacientes en los cuales es dificultoso el diagnóstico diferencial de neumonía por COVID-19 y otros tipos de infección.
3. Para permitir la estimación del tiempo del inicio de la enfermedad, la evaluación del grado de severidad y elección del tratamiento adecuado basado
4. Para asistir en el manejo del paciente, permitiendo que los efectos del tratamiento sean determinados cuantitativamente basados en los hallazgos tomográficos.

Imágenes de TC y análisis de los resultados en caso de una neumonía por el nuevo coronavirus
(fila superior: imágenes originales; fila inferior: resultado del análisis).

[Presentaciones en diferentes conferencias]
1) 3D Computer-Aided Diagnosis System for Thin-Section CT: Utility for Pulmonary Functional Loss and Treatment Response Assessments in Connective Tissue Disease Patients. 2016, Radiological Society of North America (RSNA).
2) Utility of 3D Computer-Aided Diagnosis System for Pulmonary Functional Loss and Treatment Response Assessments in Connective Tissue Disease Patients. 2017, European Congress of Radiology (ECR).
3) 3D Computer-Aided Diagnosis System on Thin-Section CT: Quantitative Assessment of Disease Severity and Therapeutic Response in Patients with Polymyositis/Dermatomyositis. 2018, Japan Radiological Society (JRC).
4) 3D Computer-Aided CT Texture Analysis with Machine Learning: Capability to Play as Second Reader for Radiological Finding Assessment in Patients with Interstitial Lung Disease. 2019, European Congress of Radiology (ECR).