Vol. XXX - Nº 330 [ Julio 2020 ]
Oncología de precisión y radiómica en el Hospital Italiano de Buenos Aires [ pág. 08 ]
La segunda ola de COVID-19 podría ser peor que la primera [ pág. 16]
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Editorial Diagnóstico de precisión versus entropía El ser humano en estos tiempos busca trabajar menos y producir más. La Inteligencia Artificial, el Machine Learning son herramientas que ayudan significativamente para lograr este objetivo. Sin embargo los medios que se están utilizando podrían ser contraproducentes. En informática hace ya mucho tiempo los programadores trabajan “orientados a objetos”. Se busca sistemáticamente crear módulos que como piezas de rasti simplemente ampliándolas construyan un castillo. Muchas de las páginas web que vemos a diario están hechas con frameworks (estructuras conceptuales y tecnológicas de soporte definido, normalmente con artefactos o módulos de software concretos, que sirven de base para la organización y desarrollo de software), usando la misma filosofía de que si muchos buscan los mismo, entonces simplemente copiemos y peguemos. De esta forma la creatividad, la búsqueda de la innovación va perdiendo terreno, frente a la naturaleza, la cual se rige por la entropía o tendencia al desorden lo que nos lleva a un futuro incierto. Hasta siempre, Ezequiel Domb
Los artículos firmados expresan las opiniones de los autores y no reflejan necesariamente la opinión de la Editorial.
Imagen de portada: Doctor in telemedicine concept pressing buttons Por Elnur
Sumario Diagnóstico [ 08 ]
Oncología de precisión y radiómica en el Hospital Italiano de Buenos Aires
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Planmed en colaboración con el Prof. László Tabár
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La segunda ola COVID-19 podría ser peor que la primera
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Rendimiento diagnóstico de la elastografía cuantitativa en la discriminación de lesiones mamarias malignas y benignas: Experiencias con software QelatoXto™ La pandemia no elimina ni posterga otras enfermedades. El desafío de no caer en desatención
Nuevo estudio analiza enfermedad emergente post COVID-19 en niños
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Diagnóstico Journal LA | 5
Oncología de precisión y radiómica en el Hospital Italiano de Buenos Aires Por Ezequiel Domb
Tuvimos la oportunidad de dialogar con los Dres. Alejandro Beresñak y Facundo Díaz, del área "Innovación y Desarrollo" del Servicio de Diagnóstico por Imágenes del Hospital Italiano y con el Dr. Nicolás Minatta, miembro del staff del Servicio de Oncología conducido por el Dr. Sergio Specterman, del mismo hospital. El Hospital creó el Programa de Inteligencia Artificial en Salud (pIASHIBA) que tiene base en el Departamento de Informática en Salud. Es un equipo interdisciplinario compuesto por: bioingenieros, implementadores, ingenieros, desarrolladores y médicos. Dentro de los médicos hay especialistas en informática en salud y en diagnóstico por imágenes. Esta iniciativa fue impulsada por los Dres. Daniel Luna (Jefe del Departamento de Informática en Salud) y Martín Rabellino (Jefe del Servicio de Diagnóstico por Imágenes), con una visión orientada hacia los desarrollos propios. La bioingeniera Candelaria Mosquera nos puso al tanto de algunas de las herramientas empleadas en las nuevas ciencias computacionales aplicadas a la medicina. ¿En qué consiste la medicina personalizada o "medicina de precisión"?
miento del efecto del tratamiento y la progresión de la enfermedad.
AB: La medicina de precisión (PM) se refiere al uso de la información genética individual de una persona para diseñar estrategias para la detección, tratamiento y/o prevención de una enfermedad. Los avances en la genómica han llevado al consenso entre científicos y clínicos de que PM tiene el potencial de revolucionar la práctica médica, especialmente en oncología. El objetivo de PM es delinear los subtipos de pacientes según sus mecanismos de enfermedad y su respuesta particular a las terapias. Se basa en el conocimiento emergente de que algunas variaciones moleculares subyacentes son responsables de ciertas enfermedades y que a su vez estas pueden ser manejadas por ciertas terapias. Esto es una desviación del enfoque de "talla única" (one size fits for all) en el que a los pacientes con enfermedades similares se les administra el mismo tipo y dosis de medicamento sin saber quién podría beneficiarse más o, a la inversa, quién podría sufrir toxicidad y reacciones adversas a los medicamentos.
¿Qué son los biomarcadores?
El objetivo de PM es asegurar que los pacientes correctos reciban la dosis correcta y el tratamiento correcto en el momento adecuado. Las imágenes médicas, por su naturaleza, siempre han intentado ser personalizadas y parecen ser esenciales en el futuro de la medicina personalizada. Los biomarcadores de imágenes se pueden utilizar para la estratificación de los pacientes en términos de estadificación o intervención. Las imágenes médicas también serán vitales en la planificación personalizada de la terapia, la administración y el segui8 - diagnosticojournal.com
FD: Los biomarcadores (o marcadores biológicos) son "características y signos médicos que se miden y evalúan objetivamente como un indicador de procesos biológicos normales, procesos patógenos o respuestas farmacológicas. Pueden medirse de manera precisa y reproducible". Estos biomarcadores son, por lo tanto, importantes en la identificación de la clasificación de subpoblaciones de pacientes que podrían estar predispuestos a una enfermedad o responder a una terapia. Como consecuencia del Proyecto del Genoma Humano y el proyecto del Mapa Internacional de Haplotipos, más de 1300 loci para aproximadamente 221 enfermedades y rasgos están disponibles a través del estudio validado de la Asociación del Genoma. A través de estas asociaciones de biomarcadores, es posible predecir el riesgo de que las personas desarrollen una enfermedad, como el cáncer. Los biomarcadores se clasifican en términos generales como marcadores pronósticos, marcadores predictivos o ambos. Los marcadores de pronóstico proporcionan información sobre una característica del paciente que tiene el potencial de afectar el curso o el resultado de la enfermedad. Por otro lado, los marcadores predictivos se refieren a las características del paciente que pueden predecir la probabilidad de un paciente de beneficiarse de un tratamiento. Existen biomarcadores cuantitativos que se extraen a partir de las imágenes médicas. Estos bio-
(pIASHIBA) consiste en un conjunto de proyectos de innovación para desarrollar herramientas de inteligencia artificial (IA) aplicadas a la salud humana. El objetivo final de cada proyecto es el desarrollo de un modelo computacional que brinde soporte a la decisión clínica, en este caso a la ONCOLOGÍA DE PRECISIÓN:
marcadores de imagen dependen de: • Protocolos de adquisición de imágenes anatómicas, funcionales y moleculares. • Análisis de datos. • Métodos de visualización. • Informes estructurados. Estas características permiten la validación de métricas derivadas de imágenes obtenidas con precisión y con parámetros anatómicamente y fisiológicamente relevantes, incluida la respuesta al tratamiento y el resultado, y el uso de dichas métricas en la investigación y la atención al paciente. Qué es la radiómica? FD: En las últimas décadas, el campo del análisis de imágenes médicas ha crecido exponencialmente, con la aparición de nuevas herramientas para reconocimiento de patrones y un aumento en el tamaño de los datasets. Estos avances han facilitado el desarrollo de técnicas de alto rendimiento para la extracción de datos cuantitativos, convirtiendo las imágenes en información minable y permitiendo el subsiguiente análisis de estos datos para brindar soporte a la decisión clínica. Dentro del estudio de biomarcadores por imágenes, se destaca el campo de radiómica, o análisis radiómico, en referencia a otros campos que extraen información estructurada de la biología como la genómica y la proteómica. Se contrapone a la práctica tradicional de tratar las imágenes médicas como meras imágenes demostrativas destinadas únicamente a interpretación visual. La radiómica contiene estadística de primer, segundo y alto orden. Estos datos se pueden combinar con otros datos del paciente y son minados con herramientas informáticas sofisticadas para desarrollar modelos que potencialmente podrían mejorar la precisión diagnóstica, prognóstico y predictiva . En los últimos dos años se han publicado numerosos trabajos que aplican radiómica en imágenes pulmonares de pacientes diagnosticados con NSCLC, incluyendo información valiosa para pacientes con mutación de EGFR.
Uno de los principales desafíos en oncología es conocer de antemano si un tratamiento funcionará eficaz y prolongadamente, es decir conocer lo que llamamos un valor predictivo; por ejemplo si un paciente con diagnóstico de cáncer de pulmón, tiene una mutación en el exón 19 ó 21 del receptor de factor de crecimiento epidérmico (EGFR) sabemos de antemano que un inhibidor de tirosina quinasa contra EGFR es notablemente más eficaz que la quimioterapia. Si queremos profundizar este concepto y llevarlo a la práctica de la mano de la inteligencia artificial, el análisis computacional cuantitativo de las imágenes de una Tomografía Computada, por ejemplo, intentará proporcionar una firma radiómica tal que podamos conocer respuestas fundamentales antes del inicio de la terapéutica. Qué es y cómo se consigue una firma radiómica? AB: La radiómica se basa en el desarrollo de modelos computacionales, denominados "firmas radiómicas", que intentan abordar las necesidades clínicas no satisfechas, principalmente en el campo de las imágenes oncológicas. Una tubería de investigación radiómica (pipeline) es un flujo de trabajo que comprende varias fases que incluyen 1) definir la pregunta clínica y enfocarse en la cohorte de pacientes apropiada, 2) identificar las modalidades de imagen relevantes para el análisis radiómico, 3) optimizar y estandarizar los protocolos de adquisición, 4) aplicar el procesamiento previo antes de la imagen análisis, 5) realizar la segmentación de la lesión en las imágenes, 6) extraer características de imágenes profundas o artesanales, 7) reducir la dimensionalidad de los datos generados por los métodos de selección de características y finalmente 8) entrenar y validar el modelo radiómico (Fig. 1). ¿Qué respuestas espera el oncólogo? NM: Acorde a nuestro enfoque radiogenómico, las respuestas esperadas serían las siguientes: 1- Determinar cuál tratamiento es más eficaz entre distintos inhibidores de tirosina quinasa (TKI) del gen EFGR.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial en el desarrollo de biomarcadores de imágenes en cáncer?
2- Cuánto tiempo durará dicho tratamiento?
AB: El programa de Inteligencia Artificial en Salud
3- Integrar distintos mecanismos de resistencia. Diagnóstico Journal LA - 9
Oncólogo clínico, especialista DxI, patólogo molecular, científico de datos Identificación de la necesidad clínica
Definición de la/s variable/s objetivo Especialista DxI, científico de datos Científico de datos
Especialista DxI
Selección de modalidad (TC, RM, etc)
Segmentación
Adquisición de la imagen
Baja - Análisis radiómico con machine learning
Pre - procesamiento
Cantidad de estudios
Extracción de características radiómicas
Alta - Análisis radiómico con deep learning
Selección de características radiómicas
Entrenamiento del modelo predictivo Validación del modelo predictivo
Incorporación de variables clínicas, de anatomía patológica y biología molecular
Informe de anatomía patológica, perfil molecular y genético
Selección de variables moleculares y genómicas
Oncólogo clínico, Patólogo molecular
Validación clínica e implementación en el flujo de trabajo Oncólogo clínico, especialista DxI, patólogo molecular, científico de datos
Pipeline para el desarrollo de una firma radiómica La radiómica se basa en el desarrollo de modelos computacionales, denominados "firmas radiómicas",
modalidades de imagen relevantes para el análisis radiómico, 4) optimizar y estandarizar los protocolos de
que intentan abordar las necesidades clínicas no satisfechas, principalmente en el campo de las imágenes
adquisición, 4) aplicar el procesamiento previo antes de la imagen análisis, 5) realizar la segmentación de la
oncológicas
lesión en las imágenes, 6) extraer características de imágenes profundas o artesanales, 7) reducir la dimen-
Una tubería de investigación radiómica (pipeline) es un flujo dde trabajo que comprende varias fases que
sionalidad de los datos generados por los métodos de selección de características y finalmente 8) entrenar y
incluyen 1) definir la pregunta clínica y enfocarse en la cohorte de pacientes apropiada, 2) identificar las
validar el modelo radiómico (Fig. 1 ).
4- Detectar cambios no detectables al ojo humano acerca de procesos previos a la progresión clínica y/o por imágenes que podrían implicar cambios en la conducta.
na, identificar cuál es el mejor tratamiento, con esto disminuir los costos asociados, incrementar la efectividad así como también la adherencia de fármacos, predecir con mayor precisión una evolución clínica-oncológica.
5- Evitar continuar tratamientos que están fracasando en tiempo real. 6- Combinar con otras técnicas de diagnóstico preciso como biopsia líquida para aumentar la eficacia del diagnóstico de situación oncológica. 7- Programar con tiempo adecuado una nueva biopsia de tejido en el momento indicado para conocer mecanismos de resistencia y entregar el mejor tratamiento en tiempo oportuno con el objetivo de disminuir la toxicidad farmacológica y económica, incrementando la adherencia terapéutica y la supervivencia de los pacientes. ¿Cómo se aplica la radiómica a la oncología? NM: Por un lado, identificando firmas radiómicas que permitan establecer diagnóstico preciso (en el futuro podría evitar incluso realizar un biopsia de tejidos), predecir por ejemplo si una lesión evidenciada en una tomografía es benigna o malig10 - diagnosticojournal.com
La radiómica es el proceso de extracción de estos datos mediante análisis computacionales mientras que la radiogenómica es el análisis conjunto de los datos extraídos con los datos genómicos del tumor (patrones de expresión genómica y de mutaciones genéticas). ¿Qué herramientas de imágenes se utilizan en Oncología de precisión? FD: Los criterios de evaluación de la respuesta en tumores sólidos (RECIST) son parte de un sistema que se utiliza para ayudar a estandarizar la evaluación radiológica de la respuesta de los tumores al tratamiento sistémico como la quimioterapia o la terapia dirigida en ensayos clínicos. La eficacia de los nuevos medicamentos no solo se determina midiendo la supervivencia general de los pacientes, sino también midiendo el crecimiento o la regresión de los tumores en los estudios de imágenes. Esta información se usa para medir el tiempo hasta la progresión (el tiempo desde el inicio del
tratamiento hasta la progresión de la enfermedad) y la supervivencia sin progresión (el tiempo desde el inicio del tratamiento hasta la progresión o la muerte por cualquier causa). RECIST suena simple. En el estudio de imagen de referencia respectivo, se seleccionan las llamadas lesiones "diana" y se mide su tamaño. Luego, cuando el paciente regresa después del tratamiento, estas mismas lesiones son reidentificadas y medidas nuevamente. El tamaño de la lesión objetivo basal y de seguimiento se compara para determinar si el tumor se achicó, permaneció igual o progresó con el tratamiento. RECIST regula cuántas lesiones objetivo se pueden usar y cómo medir estas lesiones y prescribe los valores umbral en los que se basa nuestra categorización de la respuesta. Aplicado a la inmunoterapia se denomina i-RECIST ¿Cómo se relaciona la radiómica con la medicina de precisión? CM: En un contexto donde la industria de la salud genera datos en mayor cantidad y de mayor variedad, la tendencia es buscar interrelacionar las distintas fuentes de datos para lograr un análisis aún más rico. El objetivo de la medicina de precisión es lograr cruzar todos los datos asociados a un paciente, aplicando modelos de datos que tengan en cuenta información obtenida de todas las distintas fuentes de datos de la salud: historia clínica, demografía, estudios de laboratorio, estudios de imagen, y estudios genéticos, entre otros. En este marco, surge la necesidad de estudiar las imágenes médicas desde un punto de vista cuantitativo, que es el objetivo de la radiómica. Consiste en lograr una extracción automática y a gran escala de características cuantitativas a partir de imágenes médicas, convirtiendo la imagen en datos minables, que puedan ser analizados con métodos estadísticos y computacionales para generar herramientas de soporte a la decisión.
primer etapa consiste en preparar un dataset adecuado, homogéneo y estandarizado, y la segunda etapa en extraer features con técnicas de radiómica y analizarlas con métodos de Machine Learning. Por supuesto, siempre esto es seguido de una etapa de validación clínica. ¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de la radiómica y la oncología de precisión? AB: nosotros estamos realizando trabajos de investigación en el campo oncológico del cáncer de pulmón,melanoma, , cáncer de riñon y cáncer colorectal de cara a contribuir con la toma de decisiones de la mano de la inteligencia artificial, principalmente con el uso de firmas radiómicas con los objetivos de implementar métodos más precisos de diagnóstico y pronóstico oncológico así como también, conocer el grado de respuesta a distintos tratamientos que modifiquen la calidad de vida de los pacientes. ¿Qué se avecina en el futuro? NM: Este creciente y rápido incremento en el conocimiento de las distintas aplicaciones de inteligencia artificial en cáncer traerá beneficios en niveles insoslayables en el corto plazo. Adaptar nuestra capacidad instalada al servicio del conocimiento e invertir en ciencia y tecnología nos dará herramientas para incrementar la precisión y eficacia de nuestros tratamientos. Citas:
Eur J Radiol. 2019 May;114:128-135. doi: 10.1016/j. ejrad.2019.01.003. Epub 2019 Mar 20.PMID: 31005162 Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2019 Apr;46(4):878-888. doi: 10.1007/s00259-018-4250-6. Epub 2019 Jan 13. Cancer Imaging. 2019 Feb 27;19(1):11. doi: 10.1186/ s40644-019-0197-5. PMID: 30813956 -Eur J Cancer. 2019 Oct;120:107-113. doi: 10.1016/j. ejca.2019.07.023. Epub 2019 Sep 9. PMID: 31514107 Lung Cancer. 2018 Oct;124:6-11. doi: 10.1016/j.lungcan.2018.07.023. Epub 2018 Jul 20. PMID: 30268481
El proceso de extracción de datos radiómicos consiste en transformar la imagen en una serie de variables predictivas, conocidas como radiomic features o características radiómicas, que sintetizan la información contenida en la imagen. El análisis radiómico buscará encontrar una relación entre las características radiómicas y variables outcome de interés, referentes a un diagnóstico clínico, anatomopatológico, o a un pronóstico o respuesta terapéutica. Las características radiómicas que muestran ser relevantes para indicar un estado biológico se conocen como biomarcadores de imagen. El uso de la radiómica implica una serie de pasos, que se adaptan según características del problema, que incluyen por ejemplo la modalidad de imagen o el objetivo de predicción. A grandes rasgos, la Diagnóstico Journal LA - 11
12 - diagnosticojournal.com
JULIO 2020
Las imágenes de la pandemia Viernes 3 de Julio Oncología, imágenes moleculares y COVID-19 hoy Impacto de la pandemia en los estudios de imagen en la prevención de la patología oncológica Dr. Juan Cruz Gallo Gestión y liderazgo en tiempos de crisis Dra. Silvina Racioppi Desafíos en la atención de pacientes en oncología en tiempos de COVID-19 Dr. Juan O´Connor Viernes 10 de Julio Herramientas clínicas y coexistencia en época de pandemia Espacio para IA en tiempo de COVID-19 Dr. Christian Pérez (Chile), Jefe de Servicio de Imagenología Hospital de Urgencia Asistencia Pública Valor del diagnóstico diferencial en época de pandemia Dra. Eugenia Castañares (SMG) COVID-19, experiencia en el Instituto Nacional de enfermedades respiratorias Dr. Fortunato Juarez Hernandez (México), Instituto Enfermedades Respiratorias Viernes 17 de Julio Gestionando el conocimiento. Otro desafío Dra. Micaela Arrieta (Presidente Asociación Colombiana de Radiología) Dr. Daniel Mysler (Presidente SAR) Dr. Emiliano Berbel (SMG) Viernes 24 de Julio Dra. María J. Borja, Assistant Professor of Neuroradiology, Associate Fellowship Director, NYU Langone Medical Center (USA) Dr. Carlos Capiel (Presidente FAARDIT) Dr. Miguel Palacios (Presidente SMRI) Viernes 7 de Agosto Manejo de la Pandemia Dr. Alfredo Buzzi (Diagnóstico Médico, Argentina) Dr. Pablo Valdéz (Presidente SERAM) Dr. Luis Fajre (Tucumán, Argentina)
Plataforma Zoom Informes e inscripción en diagnosticojournal.com
DIAGNOSTICO JOURNAL
Planmed in cooperation with Professor László Tabár - Advanced online lectures on mammogram reading The Planmed collaboration with Professor László Tabár continues with a series of advanced online lectures on the effective way of reading mammograms. These teaching webinars are subject to a fee of USD 25.00, which can be paid online when registering. Category 1 CME credit can be obtained for an extra charge of USD 40.00, totaling to USD 65.00. The teaching webinars will be held every Thursday at 9 AM and 6 PM (CEST), starting from July 9, 2020. Please find more detailed information below and be sure to pass along information about the webinars to everyone interested!
Teaching webinars schedule for July: How to read a mammogram, essentials Thursday, July 09, 9 AM (CEST) https://mammographyed.regfox.com/how-to-read-a-mammogram-essentials-1 Thursday, July 09, 6PM (CEST) https://mammographyed.regfox.com/how-to-read-a-mammogram-essentials-2 Viewing easy to read and difficult to read mammograms Thursday, July 16, 2020, 9 AM (CEST) https://mammographyed.regfox.com/viewing-easy-to-read-and-difficult-to-read-mammograms-1 Thursday, July 16, 2020, 6 PM (CEST) https://mammographyed.regfox.com/viewing-easy-to-read-and-difficult-to-read-mammograms-2 Systematic Method for viewing mammograms Thursday, July 23, 2020, 9 AM (CEST) https://mammographyed.regfox.com/a-systematic-method-for-viewing-mammograms-1 Thursday, July 23, 6 PM (CEST) https://mammographyed.regfox.com/a-systematic-method-for-viewing-mammograms-2 Interactive session: Normal and Easy Cancer cases assessment Thursday, July 30, 2020, 9 AM (CEST) https://mammographyed.regfox.com/interactive-session-normal-and-early-cancer-cases-assessment-1 Thursday, July 30, 2020, 6 PM (CEST) https://mammographyed.regfox.com/interactive-session-normal-and-early-cancer-cases-assessment-2
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La segunda ola COVID-19 podría ser peor que la primera Por Rebekah Moan de AuntMinnie.com
23 de Junio, 2020 -- La segunda ola de casos de COVID-19 podría ser mucho peor que la primera, según la experiencia del hospital más grande de Singapur. Las instalaciones de atención médica deberían prepararse ahora para hacer frente a la afluencia continua de nuevos casos, dijo el Dr. Lionel Cheng en un seminario web de RSNA realizado el pasado 19 de junio. La onda COVID-19 inicial fue bastante pequeña en Singapur porque el país tuvo una muy buena respuesta a nivel nacional, dijo Cheng, director de operaciones clínicas en la división de ciencias radiológicas en el Hospital General de Singapur. Sin embargo, la segunda ola fue "como un lento tsunami que se dirige hacia nosotros". El hospital de 1.785 camas logró mover múltiples piezas, casi caóticas, para adaptarse al nuevo número de casos, no solo por sí solo, sino en un esfuerzo coordinado en todo el país, agregó. A partir del 14 de Junio, el sistema de salud regional ha tratado más de 5,000 casos de COVID-19. 16 - diagnosticojournal.com
Una estrategia potencial para prepararse para la próxima ola incluye tres partes: construir, adaptar y mantener. Incluso si un centro de salud no necesita actualmente una mayor capacidad en términos de espacio y otros recursos, aún debe estar preparado para el futuro, dijo Cheng. Los ejemplos de mayor capacidad incluyen ampliar la huella física del sitio, pedir prestado o comprar nuevos equipos, aumentar la dotación de personal, extender el horario y crear nuevos flujos de trabajo. En el Hospital General de Singapur, la epidemia del síndrome respiratorio agudo severo (SRAS) de 2002 dejó "cicatrices profundas" que dieron forma a la planificación y el desarrollo, lo que permitió que el hospital respondiera rápidamente a COVID-19. Por ejemplo, después del SARS, se construyó un estacionamiento de varios pisos que podría usarse como área de detección de fiebre. Dentro del estacionamiento hay habitaciones revestidas de plomo donde se pueden realizar servicios de rayos X del tórax, y eso es exactamente para
lo que se usaron una vez que el COVID-19 golpeó. La experiencia previa es parte de lo que llevó al hospital a adaptarse a la pandemia. Ya había aumentado su huella física, pero también reconfiguró su espacio, siendo el estacionamiento un ejemplo. Otras formas de adaptación incluyen el ajuste del uso del equipo, el personal que adopta nuevas funciones y la flexibilidad con el tiempo. Por ejemplo, el tiempo de inactividad de CT por caso pasó de aproximadamente cinco horas a 1.5 horas, con la intención de reducirlo aún más. También hay una nueva normalidad en el hospital: las áreas de descanso del personal tienen mesas y sillas más separadas y barreras de plástico entre los asientos de las mesas que están más juntas.
ministros? ¿Cómo se puede prevenir el agotamiento del personal? ¿Hay ajustes para hacer que los procesos sean más simples y más eficientes? En la institución de Cheng, clasificaron las salas por nivel de riesgo y ajustaron el equipo de protección personal (EPP) en consecuencia: las salas de bajo riesgo requieren una máscara quirúrgica y guantes, pero no protección para los ojos, mientras que las salas de alto riesgo requieren una máscara N95, gafas, un bata de protección y guantes. La estrategia del Hospital General de Singapur podría no funcionar para todos, pero todos deberían usar esta pausa actual para planificar la próxima ola, concluyó. Article copyright 2020 by AuntMinnie.com. Republished by permission of AuntMinnie.com
La tercera parte de la estrategia del hospital es la sostenibilidad: COVID-19 debe considerarse como un maratón, no un pique. Con eso en mente, ¿cómo se pueden preservar los su-
Diagnóstico Journal LA - 17
Rendimiento diagnóstico de la elastografía cuantitativa en la discrimincación de lesiones mamarias malignas y benignas: Experiencia con software QelatoXto™ Autores: Karina Pesce, Fernando Binder, María José Chico, María Paz Swiecicki, Diana Galindo Herbas, Sergio Terrasa
Resumen Objetivos del estudio: Evaluar el rendimiento diagnóstico de la elastografía cuantitativa (elastografía de onda cortante) y establecer el valor de corte óptimo para diferenciar las lesiones mamarias malignas y benignas utilizando el software QelaXto™. Métodos: Realizamos un estudio observacional retrospectivo de mujeres adultas con lesiones mamarias sospechosas (BIRADS 3, 4 o 5) que se sometieron a biopsias con aguja gruesa guiadas por ultrasonido. Las lesiones mamarias se evaluaron mediante elastografía cuantitativa combinada con ultrasonido en modo B. La histopatología se utilizó como estándar de referencia. Se estimaron la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo (VPP) y el valor predictivo negativo (VPN), y se realizó un análisis de curva ROC. Se consideraron tres valores de corte de elastografía: 36, 50 y 80 kPa. Resultados: Se incluyeron 143 mujeres (edad media de 56 años) con un total de 145 lesiones mamarias: 68 tumores benignos (47,26%) y 77 malignas (52,74%). Las medidas medias de elasticidad de las lesiones benignas y ma20 - diagnosticojournal.com
lignas fueron significativamente diferentes (24,6 kPa, SD 28,47, frente a 101,49 kPa, SD 47,38). Usando el límite de 50 kPa, la elastografía mostró una sensibilidad global del 87% para discriminar las lesiones malignas (AUC = 0.897). Además, la sensibilidad fue del 90,7% cuando las lesiones se ubicaron a 5-40 mm por debajo de la superficie de la piel (campo de visión elastográfico óptimo). Nuestra tasa de falsos positivos fue del 17,65%, compuesta principalmente por neoplasias fibroepiteliales, fibroadenomas y fibrosis. Conclusiones: la elastografía cuantitativa puede diferenciar lesiones mamarias malignas y benignas con un rendimiento aceptable a excelente. En nuestra muestra, el software QelaXtoTM mostró un corte óptimo más bajo que otros sistemas de ultrasonido.
Esto es un resumen del artículo que fue publicado en el Journal of Ultrasound, como parte de la Springer Nature SharedIt initiative. Para ver el artículo completo accedan a: https://rdcu.be/b4QMw
Diagnรณstico Journal LA - 21
La pandemia no elimina ni posterga otras enfermedades. El desafío de no caer en desatención. Por ADECRA - CEDIM
La declaración de pandemia y las medidas dictadas por el Poder Ejecutivo argentino instalaron un fenómeno desconocido hasta ahora para los servicios de Salud, la asignación casi absoluta de recursos humanos y de infraestructura para afrontar una posible ola de enfermos, muchos de ellos graves. La respuesta fue rápida y masiva en todos los subsectores que brindan servicios a la salud humana: público, seguridad social y privado. El conjunto de Directores médicos de ADECRA CEDIM fueron los responsables operativos de asignar los recursos, limitar el acceso a servicios que no revistieran urgencia o riesgo vital, y acordar con las autoridades ejecutivas de cada Centro la asignación de espacios y circuitos de pacientes en procura de destinar ambientes seguros de trabajo y de adecuado aislamiento y cuidados para los pacientes con criterio de sospecha o confirmación de Covid 19. Gracias a la alta adherencia de la población a las medidas de aislamiento preventivo y límites a la circulación de personas se ha instalado un escenario diferente al previsto inicialmente: centros de salud con amplia disponibilidad para atención en Emergencias, Internación y Terapia intensiva, con un bajo número de pacientes infectados. Hasta aquí un escenario deseable, pero en llamativo contraste con la marcada disminución de consultas, estudios diagnósticos e intervenciones terapéuticas para las enfermedades no transmisibles que ocasionan cada año el mayor número de muertes: cardiovasculares, encefalovasculares y cáncer. Un viejo dicho médico reza que “los pacientes tienen derecho a tener más de una enfermedad”. La exitosa disminución de la incidencia de nuevos casos de Covid 19 ha generado a la vez un desafío para las instituciones de servicios de salud: la convivencia de la epidemia con las necesarias consultas y tratamientos por otras condiciones. Tenemos por fin en este trabajo: 1) Estimar la magnitud de la adecuación de 22 - diagnosticojournal.com
clínicas y sanatorios de gestión privada para enfrentar la pandemia. 2) Alertar sobre el riesgo de complicaciones y muertes en exceso por la falta de diagnóstico y tratamiento oportuno de las enfermedades mayores que afectan a la población. Materiales: Empleamos un relevamiento estructurado y anónimo remitido a 32 instituciones asociadas con servicios de Internación general y de Terapia intensiva. Revisamos las evidencias locales e internacionales sobre beneficio de la detección y tratamiento temprano de las condiciones no transmisibles mayores: enfermedad coronaria, ataque cerebral, respiratorias y cáncer, para valorar el riesgo de un cese prolongado en las intervenciones dirigidas. El estado actual Por una combinación de factores se han instalado en nuestro medio y en gran parte de la población dos premisas falaces: - Que el aislamiento social es incompatible con los controles y tratamientos médicos regulares y preventivos, a riesgo de desatender patologías graves. - Que los hospitales y sanatorios son lugares con alto riesgo de contagio para los pacientes. La primera no es sólo imputable a conductas colectivas de la población, o al bombardeo atemorizante de datos que ocupa gran parte de los contenidos de los medios de difusión masivos, sino también nos alcanza por la brutal rapidez con la cual desactivamos las estructuras operativas necesarias para contener la convivencia entre la epidemia y el resto de las enfermedades. La importancia de los cuidados regulares y preventivos quedó señalada por Decisión del Gabinete de Ministros 524/20, que exceptuó de los aislamientos obligatorios las necesidades de atención médica con turno, incluyendo las preventivas. Están entonces en línea la recomendación médica de dar debida atención a la patología Continúa en la página 24
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no infecciosa con las exclusiones de aislamiento preventivo dictadas por el Poder Ejecutivo argentino. Falta solamente que haya una reacción de la población en riesgo a este llamado, ya que las instituciones están prontas para atenderla. ¿Cuáles son las principales causas de muerte en el país? Según el registro de estadísticas vitales publicado por el Ministerio de Salud: Es imperativo que corrijamos el rumbo entonces para evitar que aumenten las complicaciones y muertes por condiciones de salud agudas y crónicas que reciban diagnósticos y tratamientos tardíos o incompletos por temor al contagio por coronavirus. No debemos olvidar que las causas mayores de morbilidad y mortalidad existían antes de la epidemia y seguirán existiendo durante la misma y cuando haya terminado. El impacto de la epidemia en los tratamientos médicos. La forma fuerte y rápida con la cual se asignaron recursos hospitalarios para poder atender los casos graves de Covid 19 queda reflejada en la cantidad de consultas e intervenciones. 1) El riesgo cardiovascular: Cada año mueren en el país casi 100.000 personas por enfermedades cardio y encefalovasculares. Si no se recupera la actividad de detección y tratamiento sobradamente probadas, según una reciente publicación del ICBA, estaríamos en riesgo de tener entre 6000 y 9000 muertes más de lo habitual por esta causa en 2020. Durante los últimos 30 años la amplia investigación, nuevos tratamientos y mejor información y hábitos de la población han llevado a un sostenido descenso en la mortalidad cardiovascular. Cerca de la mitad de todo ese efecto positivo es atribuible al abordaje precoz de los problemas cardio y encefalovasculares a través de la implementación medicamentos, cateterismos diagnósticos, angioplastias, cirugías de by pass y otros procedimientos. La caída de un 60% en la cantidad de angioplastias coronarias y cirugías de by pass es alarmante, ya que tocan de manera directa la principal enfermedad en el mundo occidental. De igual manera, que un 62% menos de internaciones por cuadros coronarios agudos abre la preocupante presunción que los pacientes, por miedo al coronavirus, estén cursando cuadros de infartos y anginas de pecho
inestables en la casa, exponiéndose a secuelas y riesgo de muerte. La falta de control y ajuste terapéutico para la hipertensión arterial, la diabetes, y el control rápido de los dolores de pecho de origen cardíaco son consecuencias colaterales de la pandemia, alejando a los pacientes de los consultorios y los centros de salud. La mayor parte de tales intervenciones ocurren en el mundo ambulatorio, en entornos seguros y lejos de los pacientes graves internados en terapias intensivas. No sabemos cuántas personas podrán enfermarse o morir por Covid 19, pero tenemos la certeza que dar la espalda al tratamiento precoz y regular de las enfermedades cardiovasculares sólo puede conducir a un aumento de la cifra anual. 2) Las poblaciones de riesgo para coronavirus también deben controlarse: Las personas de mayor riesgo de enfermedad grave son también las de alta exposición al ataque cardíaco, cerebral y cáncer: mayores de 60 años, diabéticos, hipertensos, dislipémicos, obesos, tabaquistas y sedentarios. Los controles y estudios médicos para las enfermedades crónicas son compatibles con los cuidados domiciliarios, y salir de casa para recibir acciones de prevención, diagnóstico e intervenciones que reduzcan el riesgo no sólo está permitido por las excepciones gubernamentales, también es de una lógica de salud pública irrefutable. El pronóstico de las enfermedades cardio y encefalovasculares, respiratorias y el cáncer es mucho peor si no hay diagnóstico e intervención precoz. 3) Los Centros de Salud se han adaptado para brindar seguridad: En este relevamiento hemos identificado que todos los centros encuestados tomaron medidas de separación física y de control de infecciones para diferenciar pacientes febriles de la población general. • El 97% ha generado en su centro área(s) diferenciada(s) para la atención de pacientes febriles. • El 100% ha implementado barreras en los ingresos de su establecimiento para detectar y dirigir febriles. • El 100% ha publicado carteles o pantallas con recomendaciones de seguridad Covid-19 en la planta física. Se ha hecho universal el uso de medidas de barrera, códigos de aislamiento y con mayor acceso a reactivos, los tiempos de confirmación o exclusión de infección por coronavirus se han acortado. La cantidad de pacientes febriles inContinúa en la página 26
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ternados en los centros privados tuvo un pico entre fines de marzo y comienzo de abril, para luego disminuir sostenidamente, lo cual permite separar pacientes afectados y el personal que los atiende. Por agregado, menos del 20% de los pacientes internados bajo sospecha de infección por coronavirus han arrojado prueba positiva. Los centros asociados no han detectado contagio cruzado de pacientes durante la internación, y tampoco en el escenario ambulatorio. 4) En las áreas ambulatorias se han adoptado los protocolos de decontaminación y protección personal para el equipo de Salud recomendados por el Ministerio de Salud. La menor concurrencia y la separación en las salas de espera, sumados al uso mandatorio de máscaras para nariz y boca de los pacientes reducen aún más el riesgo. 5) Demorar la detección del cáncer empeora el pronóstico: Por ejemplo, cada año se diagnostican en el país 13.000 casos de cáncer de colon. La combinación de pruebas de laboratorio con la colonoscopía permite diagnóstico temprano y acceso a tratamiento precoz, a menudo en el mismo estudio. La caída en la cantidad de estudios realizados ha sido hasta ahora de un 80%, de prolongarse será inevitable que veamos mayor número de diagnósticos tardíos y peor pronóstico. Las prácticas son casi siempre ambulatorias, se realizan en salas especializadas o quirófanos con todas las medidas de barrera y protección personal propias de una sala de operaciones. Asimismo, hemos observado un descenso de 16% en los tratamientos de quimioterapia, que señala el riesgo de atrasos en el tratamiento oportuno del cáncer. 6) No sólo el físico: las enfermedades mentales son frecuentes y requieren a menudo tratamientos combinados y prolongados. Una parte de las consultas es sustituible por los contactos remotos, pero como cualquier otra condición de la salud, las descompensaciones agudas y los cuadros mayores requieren abordajes combinados en forma presencial e impostergable. 7) Las alarmas por cuadros agudos no han dejado de ser importantes. Los malestares súbitos y los síntomas y signos agudos, tanto en adultos como niños, deben ser atendidos con prontitud. Es necesario y es seguro concurrir a un hospital o sanatorio ante una urgencia. Hemos hecho foco en las que ocasionan la mayor cantidad de muertes en el país (car26 - diagnosticojournal.com
diovasculares, cáncer) y la que deja la mayor cantidad de discapacidad cada año: el ataque cerebral. Por supuesto que la postergación o descuido en el tratamiento pude tener consecuencias muy negativas en un amplio espectro de condiciones: diabetes, enfermedades reumáticas y autoinmunes y, como ya mencionado, la salud mental. Las precauciones y distanciamiento social para disminuir el riesgo de contagio por coronavirus pueden y deben convivir con una asistencia médica a tiempo del resto de las patologías. Para ello se han preparado los centros de salud y sus planteles. Referencias
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Nuevo estudio analiza enfermedad emergente post COVID-19 en niños con la actual pandemia de COVID-19, cuyo reconocimiento condujo a una alerta nacional", dijo el autor principal del estudio, Shema Hameed, MBBS, consultor radiólogo pediátrico del Evelina London Children's Hospital.
OAK BROOK, Ill. ( 24 de Junio, 2020) – En las últimas semanas, ha surgido una condición hiperinflamatoria multisistémica en niños en asociación con exposición previa o infección al SARS-CoV-2. Una nueva serie de casos publicada en la revista Radiology examina el espectro de hallazgos de imágenes en niños con la afección inflamatoria post-COVID-19 conocida en los EE.UU. como Síndrome inflamatorio multisistémico en niños (MIS-C). El conjunto de hallazgos incluye inflamación de las vías respiratorias y rápido desarrollo de edema pulmonar, aneurismas de las arterias coronarias y extensos cambios inflamatorios intraabdominales. En Abril de 2020, el Evelina London Children's Hospital en Londres, Reino Unido, experimentó un aumento repentino de niños con un síndrome hiperinflamatorio multisistémico. Los niños tenían una variedad de síntomas, como fiebre, dolores de cabeza, dolor abdominal, erupción cutánea y conjuntivitis. Las características clínicas y los resultados de laboratorio compartieron algunas similitudes con las de la enfermedad de Kawasaki, que causa inflamación en las paredes de los vasos sanguíneos, síndrome de shock de la enfermedad de Kawasaki o síndrome de shock tóxico, aunque atípico y más grave. "Nuestro hospital vio un grupo de niños sin precedentes que presentaba MIS-C, un nuevo síndrome hiperinflamatorio en niños relacionado 30 - diagnosticojournal.com
Para el estudio, los investigadores realizaron una revisión retrospectiva de los hallazgos clínicos, de laboratorio y de imágenes de los primeros 35 niños menores de 17 años que Diagnóstico Journal LA - 31 ingresaron en el hospital pediátrico que cumplió con la definición de caso para MIS-C. Los niños ingresaron del 14 de Abril al 9 de Mayo de 2020, e incluyeron 27 niños y ocho niñas, con una edad promedio de 11 años. La presentación clínica más común fue fiebre, que se encuentra en 33 (94%) de los niños, síntomas gastrointestinales que incluyen dolor abdominal, vómitos y diarrea en 30 (86%) de los niños, erupción cutánea (13 o 37%) y conjuntivitis (9 o 26%). Veintiún niños (60%) estaban en estado de shock. El estado clínico fue lo suficientemente grave como para justificar el tratamiento en la unidad de cuidados intensivos pediátricos en 24 de 35 niños (69%), de los cuales 7 (20%) requirieron ventilación mecánica y 20 (57%) apoyo inotrópico. Dos niños requirieron oxigenación por membrana extracorpórea (ECMO) debido a una disfunción miocárdica severa. Las pruebas de laboratorio revelaron que todos los niños tenían recuentos anormales de glóbulos blancos. El estudio identificó un patrón de hallazgos de imágenes en MIS-C posterior a COVID-19, que incluye inflamación de las vías respiratorias, edema pulmonar rápidamente progresivo, aneurismas de las arterias coronarias y cambios inflamatorios abdominales extensos dentro de la fosa ilíaca derecha. Los 35 niños se sometieron a una radiografía de tórax debido a fiebre, sepsis o características de inflamación multisistémica. Diecinueve rayos X fueron anormales, el hallazgo más común fue el del engrosamiento de la pared bronquial.
Los hallazgos predominantes en la TC de tórax fueron la consolidación basal o parte del pulmón que se llenaba con líquido; y colapso pulmonar con derrames pleurales, o acumulación de líquido en las membranas externas de los pulmones. Los hallazgos de la ecografía abdominal incluyeron cambios inflamatorios dentro de la fosa ilíaca derecha, con hebras de grasa mesentérica, linfadenopatía y engrosamiento de la pared intestinal, así como líquido libre en la pelvis. "Como radiólogos pediátricos, estábamos interesados en el patrón emergente de hallazgos de imágenes que observamos en estos niños", dijo el Dr. Hameed. "Nuestra intención es llevar estos hallazgos a la atención de la comunidad radiológica en general". Los autores aconsejan que los estudios futuros deberían incluir un grupo más grande de pacientes, idealmente utilizando bases de datos multicéntricas para evaluar los hallazgos radiológicos junto con el complejo curso clínico de estos jóvenes pacientes.
### "Spectrum of Imaging Findings on Chest Radiograph, US, CT, and MRI Images in Multisystem Inflammatory Syndrome in Children (MIS-C) Associated with COVID-19." Collaborating with Dr. Hameed were Heba Elbaaly, Catriona E. L. Reid, Rui M. F. Santos, Vinay Shivamurthy, James Wong and K. Haran Jogeesvaran. Radiology is edited by David A. Bluemke, M.D., Ph.D., University of Wisconsin School of Medicine and Public Health, Madison, Wisconsin, and owned and published by the Radiological Society of North America, Inc. (https://pubs. rsna.org/journal/radiology) RSNA is an association of radiologists, radiation oncologists, medical physicists and related scientists promoting excellence in patient care and health care delivery through education, research and technologic innovation. The Society is based in Oak Brook, Illinois. (RSNA.org)
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