Hospitales y centros de salud utilizarán Inteligencia Artificial para acelerar los diagnósticos

La Inteligencia Artificial (IA) llega a los hospitales y centros de salud públicos valencianos con el fin de "acortar los tiempos de los diagnósticos y priorizar a los pacientes en función del riesgo, poniendo por delante aquellos que necesitan antes la atención, y mejorar las capacidades del personal facultativo", avanza el secretario autonómico de Planificación y Transformación Digital de la Conselleria de Sanidad, Bernardo Valdivieso. 

La Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse y ser cada vez más protagonista en nuestras vidas

El desembarco de la IA en la sanidad valenciana comienza este septiembre con la implantación de un nuevo sistema de lectura de mamografías en Unidades de Prevención de Cáncer de Mama (UPCM) de 4 hospitales: el Clínico y La Fe en València, el Doctor Balmis de Alicante, y el General de Castelló. Una vez se evalúe esta fase piloto, a partir de diciembre, se desplegará en todas las UPCM.

Desarrollo de algoritmos

Paralelamente, el departamento del conseller Marciano Gómez, ha lanzado un pliego para la contratación del desarrollo de un algoritmo de IA para el análisis automático de imágenes de resonancia magnética de columna lumbar, cervical y dorsal, de las que anualmente se reciben unas 9.000 peticiones. Esta automatización de su primera lectura incluirá informes radiológicos generados de manera automática que ayudarán a los médicos a identificar de forma más rápida y precisa las patologías, facilitando la toma de decisiones y reduciendo el tiempo de espera para los pacientes. 

Valdivieso explica que la IA "va a reforzar las capacidades del personal facultativo". "Siempre hará falta un médico detrás de la IA para informar si la mamografía o la resonancia es negativa o positiva en la detección de una patología", recalca. El personal facultativo, insiste el secretario autonómico, "siempre es quien toma la decisión y la IA no es más que una herramienta que aumentará sus capacidades de diagnóstico en dos sentidos; primero porque le va a clasificar las imágenes de los cribados no de acuerdo con la fecha de la prueba, sino sobre la base de lo que haya detectado el algoritmo, que es capaz de identificar patrones que quizás el ojo del radiólogo no ve en un estado temprano; y segundo porque es un apoyo para diagnósticos más certeros". 

Acortar el tiempo de respuesta

"Lo que buscamos, es adelantar las ventanas de diagnóstico: tranquilizar al paciente cuando le hagas una prueba, de forma que le puedas informar rápidamente si el resultado es negativo; y, más importante aún, que detectaremos antes los positivos y al ser más rápido el diagnóstico avanzaremos el acceso al tratamiento", destaca.

Por ejemplo, prosigue, "con las mamografías lo que va a ocurrir es que se priorizará su estudio en función de los hallazgos detectados por la IA, con lo cual vas a poner por delante a las mujeres que tienen una sospecha alta o intermedia de cáncer de mama, lo que nos facilitará que ese mismo día o al siguiente, en 24 horas, diagnosticarla para que le hagan las pruebas complementarias". "Si son negativas, lo que logramos es reducir un tiempo de espera en el que las mujeres están intranquilas y, en caso de que se confirme, avanzar el tratamiento". 

"La IA aumentará las capacidades de diagnóstico en atención primaria"

Bernardo Valdivieso

— Secretario autonómico de Planificación, Información y Transformación Digital

"Casi toda la IA que vamos a introducir es para mejorar capacidad del diagnóstico en los cribados y también en la atención primaria", cuenta Valdivieso. Así, "para las pruebas que son muy voluminosas, nuestro objetivo es reducir el tiempo de respuesta lo máximo posible con el fin de capacitar al personal facultativo de los centros de salud que, al contar con un diagnóstico inmediato, no tendrá que derivar al paciente a hospitales si no lo considera es necesario". Por tanto, concluye, la IA de esta primera fase "va a mejorar la coordinación entre la atención primaria y los hospitales al incrementar nuestras capacidades para acortar el tiempo de diagnóstico".

"Reforzará a los médicos"

Francisco Albiol, científico del Instituto de Física Corpuscular (IFIC) de València, centro mixto de la Universitat de València (UV) y el Consejo Superior de València (CSIC), es uno de los principales expertos de la Comunitat Valenciana en el desarrollo de nuevos algoritmos para mejora de la salud basados en Inteligencia artificial (IA). Ha colaborado con hospitales de EE UU y de Alemania en la implementación de técnicas de Machine Learning para ayudar al diagnóstico de cáncer de mama mediante la lectura automática de las mamografías por ordenador. Esta disciplina de la IA que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo), un aprendizaje que permite a las computadoras realizar tareas de forma autónoma.

Albiol destaca que la IA "no viene a sustituir a los médicos, que son los que siempre van a tener la decisión última, sino a reforzarlos; pues ayuda al personal facultativo con menos experiencia a hacer diagnósticos más certeros y refuerza a los especialistas muy experimentados". Cuenta que los algoritmos de IA, al detectar patrones en las imágenes médicas que se pueden asociar a patologías, "permiten reducir la carga de trabajo de los radiólogos y aumentar la sensibilidad en la detección, reduciendo así los falsos positivos". En este sentido, detalla que en EE UU en la lectura convencional de mamografías "el 87 % de casos sospechosos son falsos positivos" y que con solo reducir un 1 % de los mismos "se evitan al año 6,5 millones de biopsias, pero sobre todo se reduce el estrés emocional que sufren las pacientes que esperan un diagnóstico". 

Desde el Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (Vrain) de la Universitat Politècnica de València (UPV), su director científico, José María Sempere, añade que la IA es "una herramienta muy potente que va a ayudar al médico a tomar decisiones no solo a la hora de hacer diagnósticos, sino también en tratamientos y va a facilitar una medicina personalizada".

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