RadiologIA para salvar vidas
Si hay un colectivo que está aplaudiendo la llegada de la Inteligencia Artificial y la está recibiendo con los brazos abiertos, ese es el de los radiólogos. Un 80% de los pacientes que se someten a pruebas diagnósticas pasan por el departamento de Diagnóstico por Imagen.
Esta sea probablemente una de las aplicaciones más interesantes de la IA al servicio del hombre, que está a punto de dar un gran salto a nivel europeo gracias al proyecto INCISIVE de la Unión Europea, que va a convertir el más modesto hospital comarcal en un avanzado centro de diagnóstico radiológico de lesiones cancerosas, con la herramienta pública y gratuita que han presentado recientemente, donde ha participado un equipo del Hospital Clínic de Barcelona, a través de su fundación IDIBAPS.
La máquina maravillosa
Una serie de centros sanitarios europeos han puesto su potencial investigador al servicio del proyecto, que consta de una ingente base de datos radiológica de tumores de próstata, mama, pulmón y colon, con imágenes y sus correspondientes diagnósticos confirmados. Con este material han entrenado los algoritmos de la nueva herramienta, que ya ha finalizado la fase de pruebas y está pendiente de la autorización de la Agencia Europea de Medicamentos.
El objetivo del nuevo sistema es alertar al radiólogo de casos sospechosos que pueda pasar por alto. Uno de los expertos de IDIBAPS que ha participado en el proyecto es el doctor Carles Nicolau. En declaraciones para la Fundación Formación y Futuro, ha dado más detalles de la herramienta.
“Actualmente existen varios programas de IA que ayudan a detectar tumores invisibles al ojo humano, pero son productos comerciales que difícilmente entran en los presupuestos más modestos. En los hombres, el cáncer más frecuente es el de próstata. En caso de sospecha, hay que practicar una resonancia magnética y, si se detecta alguna lesión, una biopsia”, explica. “Un segundo uso de la IA es cuando el radiólogo ha detectado una lesión desde el principio. En este caso, el algoritmo, apoyado en una gran biblioteca de imágenes confirmadas, ayuda a determinar si podría ser maligna”.
El Hospital Clínic de Barcelona ha proporcionado miles de imágenes de tumores de próstata, acompañadas de sus diagnósticos confirmados. (INCISIVE PROJECT)
El especialista reconoce que la IA ya ha ayudado a reconocer muchos casos con una antelación que no habría sido posible con medios tradicionales, lo cual ha favorecido la eficacia del tratamiento. En la mayoría de cánceres, cuanto antes se empiece a tratar, más probabilidad hay de obtener resultados favorables.
¿Es siempre necesario un profesional que valide los resultados de un diagnóstico por IA?
El director del Centro de Diagnóstico por Imagen del Clínic, Salvador Pedraza, confirma el quórum en la profesión sobre la necesidad de integrar la IA en todas las vertientes de la asistencia sanitaria que sea posible. “No es una integración de un día para otro, es un proceso gradual de mejoras, una larga rampa de despegue”, advierte. “Se están validando los algoritmos y reduciendo errores que éstos puedan cometer. Pero es muy importante entender que no se obtiene un diagnóstico certero pulsando un simple botón. Las máquinas tienen errores, falsos positivos, falsos negativos… Y la obligación de los profesionales médicos es estudiar todos los aspectos del enfermo: historia clínica, antecedentes familiares, datos de laboratorios, etcétera, y luego determinar si valida o no un diagnóstico”.
“Las máquinas no pueden hacer nunca las cosas por sí solas, siempre tiene que haber un profesional médico que esté supervisando y corrigiendo”, sentencia Pedraza. “De lo contrario, podríamos incurrir en problemas. Las máquinas pueden inventarse resultados”.
El doctor Nicolau, en cambio, es más optimista. Si bien es cierto que no es un sistema infalible, sí tiene la capacidad de autoaprender y afinar cada vez más su precisión a medida que se le van introduciendo nuevos datos. “Cuando una IA tiene una base de 400 resonancias, quizá su índice de acierto será del 50%, pero cuando le has puesto 4.000, la herramienta ya ha analizado más resonancias que las que podrá ver un radiólogo de hospital comarcal en toda su carrera”.
Desde su punto de vista, la IA es una ayuda al profesional, quien naturalmente siempre tendrá la última palabra, pero es una tecnología que permite ser más eficientes, mejorar la calidad de la asistencia y de los pronósticos de muchas patologías, e incluso acortar listas de espera.
“Hay países en los que, hasta hace poco, las mamografías las realizaban equipos de dos especialistas. Ahora es uno, acompañado de un programa con IA. El otro que no interviene, se puede dedicar a atender a otra paciente”, comenta Nicolau. “Además, los grandes beneficiados serán los hospitales más modestos, cuyos radiólogos no tienen la experiencia que pueda tener un especialista de un centro de referencia”.
“En el Hospital Clínic fuimos pioneros en la aplicación de IA en el cribaje del cáncer de mama, donde la utilizamos en las mamografías con resultados muy positivos”, añade Pedraza.
“Calculo que, en unos seis meses, el resultado del proyecto INCISIVE ya estará listo para distribuirse y, en un periodo de 3 a 5 años, todos los hospitales, grandes y pequeños, dispondrán de una herramienta muy potente de ayuda al diagnóstico”, anuncia el experto de IDIBAPS.
