En el día de ayer se celebró en el Hospital Universitario La Paz de la Comunidad de Madrid la III Jornada del Health Tech Observer de la multinacional tecnológica GMV, dedicada a «La Inteligencia Artificial aplicada al diagnóstico radiológico». La inauguración corrió a cargo de Fátima Matute, consejera de Sanidad de la Comunidad de Madrid, y estuvo centrada en dos temas relevantes: la interpretación de imágenes médicas con inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la Atención Primaria, y la aplicación de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud en el espacio.
En enero de 2021 GMV recibió desde la Agencia Espacial Europea el encargo de liderar el consorcio del proyecto ALISSE, cuyo objeto era facilitar a los astronautas el cuidado de su propia salud en un entorno tan agresivo como el de las misiones espaciales. Para ello desarrolló tecnología de inteligencia artificial, basada en aprendizaje profundo, guiando y asistiendo a los astronautas en la adquisición de imágenes por ultrasonido de alta calidad diagnóstica en diferentes órganos que pudieran verse afectados por las condiciones de los viajes espaciales tripulados.
El consorcio ha sido liderado tecnológicamente por GMV, que asumió las tareas de jefatura de proyecto e ingeniería. Por su parte, el Servicio de Radiología de Urgencias del hospital público La Paz se responsabilizó del asesoramiento clínico, del etiquetado de imágenes y de la validación de la tecnología. Completa el consorcio el Grupo de Física Nuclear de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), que ha trabajado en la generación de imágenes sintéticas.
En declaraciones de Rafael Pérez-Santamarina, director Gerente del Hospital Universitario La Paz, «para nosotros es un orgullo haber sido un hospital pionero en la implantación de un modelo de inteligencia artificial para el diagnóstico de astronautas en el espacio. Desde que arrancó el proyecto ALISSE, liderado por el equipo del Servicio de Radiología, se han preseleccionado imágenes de más de 50.000 pacientes por órgano entre los más de 70.000 estudios ecográficos que hace el Servicio cada año, algo que ayudará en futuras misiones espaciales a los astronautas en el diagnóstico de futuras patologías».
En el complejo contexto de la vida en el espacio, los ultrasonidos representan una excelente herramienta diagnóstica, al implicar la utilización de equipos ligeros, que ocupan poco espacio y con poco consumo eléctrico, cuyo empleo resulta inocuo siendo capaces de generar imágenes en tiempo real. Por todo ello, igualmente estos equipos de imagen médica resultan de gran utilidad en las consultas de atención primaria. Sin embargo, se trata de una modalidad operador-dependiente y con una curva de aprendizaje muy elevada.
El director de estrategia de Salud de GMV –a su vez médico de atención primaria–, Carlos Royo, moderó la mesa sobre «La Inteligencia Artificial para el cuidado de la salud en el Espacio», y destacó el papel que juega en la medicina actual la inteligencia artificial aplicada al diagnóstico radiológico, allanando el camino hacia una atención médica más precisa, eficiente y centrada en el paciente con independencia de su ubicación geográfica, e incluso en el espacio: «La ecografía, una herramienta de valor incalculable en la medicina moderna, ha experimentado una transformación radical gracias al avance de la inteligencia artificial. La fusión de la tecnología de ultrasonido con algoritmos de aprendizaje automático ha revolucionado la forma en que diagnosticamos enfermedades y afecciones médicas. Hoy nos encontramos en la vanguardia de esta revolución, explorando cómo la inteligencia artificial puede mejorar la precisión, la eficiencia y la accesibilidad de los diagnósticos por ecografía, desde la detección temprana de enfermedades, hasta el guiado durante procedimientos quirúrgicos».
Cribado en Atención Primaria
Tomando en consideración que la Organización Mundial de la Salud estima que el 80% de las decisiones médicas se basan en el diagnóstico por imagen, indudablemente la integración de la inteligencia artificial en la ecografía está abriendo nuevas fronteras en la atención médica. De hecho, la IA puede mejorar la capacitación de los sanitarios y la precisión diagnóstica en Atención Primaria con el apoyo de imágenes médicas de alta calidad, facilitando diagnósticos más tempranos y pudiendo descartar patologías sin necesidad de traslado al hospital. Esta mejora de la eficiencia impacta directamente en la atención del paciente, proporcionando mejores resultados y mayor capacidad resolutiva, evitando las esperas por resultados de imágenes médicas realizadas por radiólogos. Así, los algoritmos de IA, además de ayudar a los no especialistas en radiología en la utilización de los equipos, les facilita a su vez la interpretación de las imágenes obtenidas.
La solución de IA desarrollada por GMV puede extrapolarse de la nave espacial al centro de Atención Primaria, incluso en aquellos alejados de hospitales o centros radiológicos especializados, evitando en muchos casos desplazamientos al paciente y reduciendo la incertidumbre ante la espera de resultados, liberando recursos hospitalarios que sí precisen intervenciones especializadas.
Atención Primaria resuelve más del 90 % de los motivos de consulta por parte de los pacientes, con lo que podemos considerarla puerta de entrada al sistema público de salud. En este sentido, Carlos Illana, responsable de producto de GMV y del equipo que ha desarrollado el proyecto ALISSE, se detuvo durante su intervención en este punto, explicando que «nuestra tecnología es capaz de guiar al usuario con formación básica en la adquisición de imágenes ecográficas mediante un sistema que ofrece información multimedia y algoritmos de inteligencia artificial para el guiado y la detección de la imagen de calidad diagnóstica. En las pruebas técnicas realizadas se ha mostrado que el sistema es muy certero, tanto en la determinación de diferentes características anatómicas sanas, como en las patológicas, siendo compatible con equipos ecográficos de diferentes marcas y modelos». En la evaluación clínica realizada por los especialistas del Servicio de Radiología del Hospital Universitario La Paz «se ha podido comprobar que personal sin experiencia ni formación médica ha obtenido imágenes de suficiente calidad diagnóstica nueve de cada diez veces, ratio no muy alejada de lo que los expertos ecografistas obtuvieron en dicha evaluación. Por lo tanto, la aplicación del desarrollo de IA de ALISSE en los centros de Atención Primaria permitiría obtener unas primeras pruebas de imagen médica por parte del personal sanitario no especializado, que evitarían derivar a los pacientes a los servicios de radiología de otros centros».
En definitiva, este desarrollo puede favorecer la optimización de los recursos, en concreto en los Servicios de Radiología , permitiendo además acelerar el proceso de diagnóstico y evitar a los pacientes desplazamientos y demoras en el inicio de sus tratamientos.