La IA de Google acerca las ecografías prenatales

Google probó un sistema de inteligencia artificial que permite realizar ecografías prenatales con una formación básica y sin depender de un especialista en ultrasonidos. El objetivo es acercar esta atención a embarazadas que viven en zonas donde faltan equipos, personal médico o conexión estable a internet.

La investigación se realizó junto con Northwestern Medicine y Jacaranda Health con 2.000 mujeres: 1.000 en Nairobi, Kenia, y 1.000 en Chicago. Según los resultados compartidos por Google, el modelo pudo estimar la edad gestacional y detectar la posición del feto con una precisión comparable a la de un técnico especializado.

Una ecografía sin tener que ser especialista

En una ecografía tradicional, el técnico mueve la sonda por el abdomen siguiendo posiciones precisas para obtener distintas mediciones. Ese procedimiento requiere una formación práctica intensa. Google señala que formar a un especialista puede llevar alrededor de dos años.

El estudio probó otra técnica, llamada “barrido ciego”. Un trabajador sanitario mueve la sonda sobre el abdomen siguiendo un patrón previamente definido, sin tener que localizar manualmente cada parte del feto. La formación para aprender este procedimiento duró ocho horas.

El dispositivo recoge vídeos del interior del abdomen y el modelo de IA los analiza. También puede avisar al operador si necesita repetir el barrido y ofrecer dos datos importantes:

• La edad gestacional, es decir, cuántas semanas lleva el embarazo.
• La presentación fetal, que indica en qué posición se encuentra el bebé.

El análisis se realiza directamente en el dispositivo. Por eso, el sistema puede funcionar sin Wi-Fi y sin depender de una conexión eléctrica estable durante el procesamiento de los resultados.

Por qué saber las semanas del embarazo importa

La edad gestacional no sirve solo para calcular una fecha probable de parto. También ayuda al personal médico a decidir cómo vigilar el embarazo, cuándo tratar una complicación y qué cuidados preparar para el nacimiento.

Un error de pocas semanas puede cambiar las decisiones médicas. Un bebé que se cree de 37 semanas podría tener en realidad 34, una etapa en la que los pulmones todavía son menos maduros y puede necesitar otro nivel de atención después del parto.

No siempre es posible calcular bien las semanas a partir de la última menstruación. Algunas personas tienen ciclos irregulares o no registran sus periodos, así que una ecografía temprana puede aportar una referencia más fiable.

Qué barrera intenta resolver

Alrededor de dos tercios de la población mundial no tiene acceso fácil a servicios de diagnóstico por imagen, como ecografías y radiografías. Los equipos tradicionales suelen ser grandes, caros y difíciles de reparar en clínicas alejadas. Además, necesitan electricidad estable y personal especializado.

Los dispositivos portátiles han reducido parte de esas dificultades, pero no resuelven por sí solos la falta de profesionales capaces de utilizarlos. El enfoque probado por Google intenta separar ambas tareas: un trabajador local realiza la captura y la IA ayuda a interpretar las imágenes.

Esto todavía es una investigación, no una sustitución general de los especialistas ni una garantía de que cualquier complicación pueda detectarse con este método. Pero muestra una posible forma de llevar información prenatal básica a lugares donde hoy una ecografía puede quedar fuera del alcance de muchas familias.

El siguiente paso será comprobar cómo funciona la herramienta en más comunidades, con distintos dispositivos y situaciones médicas. Si mantiene su precisión fuera del estudio, la IA podría convertirse en una capa de apoyo para los trabajadores sanitarios que atienden embarazos en zonas con pocos recursos.