La enfermedad pulmonar intersticial (EPI) representa a un grupo de diferentes afecciones pulmonares que comparten la característica de afectar el tejido intersticial que rodea los sacos de aire en los pulmones. Esta puede ser desencadenada por causas, que van desde factores ambientales e infecciones hasta enfermedades autoinmunes o uso de medicamentos como la ciclofosfamida, la nitrofurantoína y la amiodarona[1] .
El mayor peligro asociado con la EPI es la formación progresiva de cicatrices en el tejido pulmonar, que, a su vez, comprometen la capacidad de los pulmones para funcionar adecuadamente. Para mayor claridad, esto resulta en una disminución de la capacidad para respirar y transportar suficiente oxígeno a la sangre.
Cabe aclarar que existen diversos factores de riesgo que aumentan la posibilidad de adquirir alguna de las afecciones pulmonares relacionadas con la EPI. Las personas de edad avanzada, los fumadores y aquellos expuestos de manera intensa y prolongada a material particulado o productos químicos en el lugar de trabajo tienen una mayor probabilidad de desarrollar la enfermedad.
De allí que es fundamental iniciar una discusión acerca de las EPI ya que, al ser consideradas enfermedades raras, poco se conoce o se habla sobre las mismas. No obstante, su prevalencia tiene un impacto alto en términos de salud puesto que causan la muerte de hasta 21.000 personas al año, una cifra casi tan alta como la de las muertes ocasionadas por la leucemia[2].
Los síntomas de la enfermedad pulmonar intersticial pueden variar, sin embargo, los más comunes incluyen[3]: tos seca, falta de aliento, especialmente durante el ejercicio, fatiga y pérdida de peso involuntaria. En este sentido, resalta la importancia de buscar atención médica si estos se experimentan para descartar o confirmar cualquier caso.
Ahora bien, gracias a los avances en los últimos años del sector salud, es posible encontrar diversas herramientas tecnológicas para diagnosticar la EPI[4]. En detalle, cuando estas integran Inteligencia Artificial (IA) es posible detectar las primeras fases de la fibrosis pulmonar.
- Exploración por tomografía computarizada (TC): Esta prueba de diagnóstico tomada a través imágenes radiográficas transversales es indispensable para determinar el daño pulmonar causado por la enfermedad pulmonar intersticial gracias a su alta resolución. La inteligencia artificial suele ser utilizada en las TC para ayudar a los radiólogos a interpretar las imágenes y detectar patrones de la enfermedad que podrían ser difíciles de ver a simple vista. La TC es clave para guiar las decisiones del tratamiento más adecuadas para la condición del paciente.
- Espirometría: Esta prueba requiere de un espirómetro, dispositivo de diagnóstico que mide la cantidad de aire que un paciente puede inhalar y exhalar, y supervisar con que facilidad puede llegar a movilizarse el oxígeno de una persona desde sus pulmones hasta el torrente sanguíneo. Para analizar los datos recopilados de la prueba, los profesionales de la salud suelen utilizar inteligencia artificial para revisar los datos recopilados, interpretarlos e identificar patrones que pueden estar relacionados con la presencia de una EPI.
- Oximetría: El oxímetro es un pequeño dispositivo que puede medir la saturación en la sangre. El dispositivo se pone en uno de los dedos del paciente con el fin de controlar la evolución de la enfermedad pulmonar. Los sistemas de IA pueden ayudar a rastrear y analizar los niveles de oxígeno a lo largo del tiempo, proporcionando información importante para la evaluación de la enfermedad pulmonar y la respuesta al tratamiento.
- Ecocardiograma: A través un dispositivo médico que utiliza ondas sonoras para visualizar en imágenes estáticas las estructuras del corazón, los ecocardiogramas permiten evaluar la cantidad de presión que produce el lado derecho del corazón para evaluar su funcionamiento. Los algoritmos de IA pueden asistir en la segmentación de estructuras cardíacas, medir la función cardíaca y detectar problemas como la insuficiencia cardíaca o enfermedades valvulares relacionadas con la EPI.
“En adición a las formas y herramientas de prevención, la detección temprana y el tratamiento adecuado son fundamentales para abordar la EPI de manera efectiva y mejorar la calidad de vida de los pacientes, así como para prevenir complicaciones graves. Hoy en día podemos lograr esto gracias al avance que hemos logrado de la mano de la tecnología y la inserción de herramientas como la IA que permiten entregar un diagnóstico más acertado llegando a salvar vidas, y evitando los desenlaces fatales” destacó Fabian Rodriguez, Director de Imágenes Diagnósticas y Terapias Avanzadas en Siemens Healthineers.
[1] MSN. Co – Enfermedad pulmonar intersticial Enfermedad pulmonar intersticial: síntomas, causas, diagnóstico y tratamientos (msn.com)
[2] Siemens Healthineers – Rare diseases are rarely without suffering Patients with seldom lung diseases can hope for AI solutions in the future (siemens-healthineers.com)
[3] Mayo Clinic – Enfermedad pulmonar intersticial Enfermedad pulmonar intersticial – Síntomas y causas – Mayo Clinic
[4] Mayo Clinic – Enfermedad pulmonar intersticial – Enfermedad pulmonar intersticial – Diagnóstico y tratamiento – Mayo Clinic
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