Un equipo de investigadores australianos ha desarrollado una innovadora herramienta basada en inteligencia artificial capaz de identificar malformaciones cerebrales que no se aprecian en resonancias tradicionales. Este avance, que podría acelerar el acceso a cirugías que controlen las crisis, marca un nuevo hito en el tratamiento de la epilepsia infantil.
“En el Perú, la epilepsia afecta a uno de cada 200 niños, y cerca del 30% de los casos no responden a medicamentos. Detectar las causas estructurales de forma temprana es clave para ofrecer una alternativa quirúrgica”, señala Patricia Paulet, subdirectora académica de las Facultades de Ingeniería y Tecnología de IDAT.
¿Cómo funciona la herramienta?
La IA fue entrenada con imágenes cerebrales de alta resolución para detectar lesiones del tipo displasia cortical focal, incluso cuando miden apenas unos milímetros. Estas anomalías suelen ubicarse en zonas del cerebro poco accesibles y, en muchos casos, pasan desapercibidas tanto para el ojo humano como en las resonancias magnéticas (MRI).
Durante los ensayos clínicos, el sistema logró identificar lesiones con un 94% de precisión en un primer grupo de prueba y con 91% en un segundo, al combinar el análisis de MRI con tomografía por emisión de positrones (PET). Esta doble estrategia permitió a los médicos localizar los focos epilépticos con mayor exactitud.
Según los desarrolladores, la herramienta no busca reemplazar a los profesionales de la salud —como radiólogos o neurólogos pediátricos—, sino ofrecer una segunda opinión altamente especializada. Su utilidad radica en actuar como un asistente digital que revela patrones invisibles al ojo humano y acelera los tiempos de evaluación.
De acuerdo con el Instituto de Investigación Infantil Murdoch, gracias a esta tecnología 12 de los 17 niños evaluados en el primer ensayo pudieron someterse a cirugía, y 11 de ellos quedaron libres de crisis.
Próximos desafíos
Aunque los resultados son prometedores, el siguiente paso será validar la herramienta en contextos clínicos reales. Los investigadores ya han iniciado pruebas piloto en hospitales pediátricos para medir su desempeño fuera del entorno controlado del laboratorio.
“Con un modelo entrenado localmente y acceso a resonancias avanzadas, podríamos reducir hasta en un 50% el tiempo diagnóstico en casos complejos, lo que representa una mejora crucial en la calidad de vida de los pacientes”, agrega Paulet.
Este desarrollo confirma cómo la inteligencia artificial puede convertirse en una aliada poderosa del diagnóstico médico, especialmente en enfermedades donde el tiempo es un factor determinante. En el caso de la epilepsia infantil, un tratamiento quirúrgico oportuno puede significar el fin de las crisis y una vida plena para los pacientes.
