Pablo Malo Segura
El Área Clínica de Imagen Médica (ACIM) del Hospital Politécnico y Universitario La Fe ha celebrado, con motivo del Día Internacional de la Radiología (8 de noviembre), una nueva Jornada Abierta de Imagen Médica Avanzada (Jaima), con la colaboración del Grupo de Investigación Biomédica de Imagen (GIBI2^30) y Quibim, para debatir sobre la importancia de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la salud y la imagen médica. “La inteligencia artificial garantiza la continuidad de la radiología en el futuro. No creo en el reemplazo, sino en una radiología muy tecnificada donde el arte de informar del radiólogo se va a minimizar un poco y nos vamos a convertir en más objetivos y cuantificables”. Así lo ha asegurado Ángel Alberich, ingeniero de telecomunicaciones, biomédico y CEO en Quibim, que ha ofrecido una ponencia sobre el Desarrollo e innovación con IA en imagen médica.
Ángel Alberich: “La IA debe permitir hacer cosas que a día de hoy el ojo humano del radiólogo no puede realizar”
“La IA debe permitir hacer cosas que a día de hoy el ojo humano del radiólogo no puede realizar. Queremos utilizar la imagen médica para explicar el fenotipo y para ello nos apoyamos en tres puntos: estratificar adecuadamente a los pacientes, aumentar el éxito en el desarrollo de fármacos (utilizar datos de historia clínica para los ensayos clínicos puede acortar tiempos en un 30%) y catalizar la medicina de precisión”, ha explicado. Además, ha resaltado la importancia de convertir los datos y la evidencia en test diagnósticos. “La imagen médica todavía no se utiliza para indicar un tratamiento y queremos poder convertirla en algo que aporte mucha más información. El avance en medicina es firme y tiene que ser con evidencia, que es lo que regula los cambios en las guías clínicas. Sin duda, en los próximos años la IA formara parte de muchas guías”.
En relación al salto de convertir la investigación en innovación en el ámbito de la salud, ha indicado que existen múltiples barreras. Por ello, ha señalado que “se debe generar evidencia, pensar a gran escala, tener en cuenta los certificados que requiere al tratarse de un dispositivo sanitario y conocer las necesidades del mercado y plantear una hoja de ruta ambiciosa”.
Dr. Martí-Bonmatí: “Los radiólogos tenemos que integrar cada vez mejor los conocimientos de la IA, la imagen y la lectura radiológica para que el tiempo para solucionar un problema sea cada vez más pequeño”
Por su parte, el Dr. Luis Martí-Bonmatí, director del Área de Imagen Médica del Hospital Universitario y Politécnico La Fe de Valencia, ha indicado que la interacción entre hombre y máquinas es positiva. “Los radiólogos tenemos que integrar cada vez mejor los conocimientos de la IA, la imagen y la lectura radiológica para que el tiempo para solucionar un problema sea cada vez más pequeño. Las máquinas ayudan a que nuestro trabajo clínico sea de mayor excelencia. Estamos en un momento disruptivo de la medicina y la época en la que no utilizábamos tanto las máquinas ha pasado”, ha subrayado. La Jaima nació en 2013 con el objetivo de concienciar a la población sobre la importancia de la imagen, el papel del radiólogo y del médico nuclear, y las aportaciones tecnológicas que se implementan y realizan continuamente al servicio del paciente.
Ventajas de la IA a nivel diagnóstico y de tratamientos
A nivel diagnóstico, el uso de la IA en la reconstrucción de las imágenes tomadas en TACs, PETs o Resonancias Magnéticas permite optimizar su calidad, procesarlas convenientemente para poder compararlas, así como reducir el tiempo de exploración y, por ende, la radiación que recibe el o la paciente. En cuanto a tratamientos, la aplicación clínica de la IA permite, por ejemplo, una planificación de las sesiones de radioterapia más robusta (maximizando la destrucción de las células cancerosas y la preservación del tejido circundante sano) o anticipar cómo va a ser la evolución de los o las pacientes.
Jaima 2023 ha revisado el uso actual de la inteligencia artificial en oncopediatría, patología cardiotorácica y cáncer de próstata, entre otros
Durante el encuentro, también se ha expuesto como caso de éxito el proyecto Primage, una iniciativa europea de investigación multicéntrica que ha cristalizado en la creación de una plataforma que combina datos de imagen, clínicos y moleculares junto con modelos de IA desarrollados a partir de estos. El objetivo de esta plataforma es servir de apoyo en la toma de decisiones a los y las facultativas que tratan a pacientes con dos tipos de cáncer infantil (neuroblastoma y glioma protuberancial intrínseco difusible) porque ayuda a reclasificarlos en los tres grupos de riesgo que se manejan en oncopediatría (bajo, intermedio y alto) y estima el tiempo de supervivencia para, en última instancia, optimizar las terapias. También se han presentado usos de la IA en otras especialidades médicas como patología cardiotorácica y cáncer de próstata, así como los desafíos para implementar la IA en radiología y sus posibles soluciones.
