En la medicina, un diagnóstico certero y temprano es fundamental. Lograr delimitar e identificar los síntomas de una manera rápida determina el tratamiento y, en muchos casos, cambia radicalmente el transcurso de la enfermedad. La tecnología es, por supuesto, una gran aliada de la ciencia médica, incorporando nuevas maneras de realizar diagnósticos en los que el procesamiento de grandes cantidades de datos asiste al especialista. Este es el caso de la inteligencia artificial (IA), ese término surgido en la década de 1950 para denominar a los sistemas informáticos que emulan ciertos procesos de la mente humana, y que ahora utiliza las aplicaciones desarrolladas para otros campos al análisis de pruebas médicas.
“La llegada de la IA aplicada a las imágenes médicas, como radiografías, TACs o scanners, viene de la mano de los algoritmos matemáticos y es el resultado de experiencias como los vehículos autónomos”, explica Manel Escobar, director clínico de diagnóstico por imagen del Hospital Universitari Vall d’Hebron. “¿Por qué estos coches son capaces de autoconducirse? Porque son capaces de reconocer objetos y patrones, y esta misma tecnología se ha trasladado al reconocimiento de las imágenes médicas”. La otra aplicación de la que surge el análisis de imágenes a través de la IA es incluso más sorprendente. “Esto comenzó a ser posible cuando se desarrollaron unas posibilidades de computación basadas en las consolas de videojuegos”, prosigue Escobar. “Eran capaces de procesar una cantidad de imágenes inmensa, y este tipo de unidades gráficas se ha utilizado para desarrollar estos algoritmos que reconocen imágenes. De ahí viene la explosión en el sector de la imagen médica de soluciones de IA que son capaces de detectar patrones y clasificarlos”.
Estas herramientas se están aplicando a diferentes campos de la medicina, encontrando nuevas maneras de ayudar a la detección de enfermedades diversas. “Por ejemplo, existen soluciones de IA que nos dicen el grado de la atrofia que tiene un cerebro o, ahora que estamos sufriendo la pandemia, nos dice qué pacientes pueden estar afectados por una neumonía derivada de la covid-19 a través de una radiografía de tórax. Otras detectan un tumor de manera automatizada, en un pulmón o una mama, y avisan al radiólogo que está realizando ese estudio para que no se le pase por alto”, detalla Escobar.
Una de la pruebas en las que la Inteligencia Artificial se está aplicando con grandes resultados es la colonoscopia. “En este campo, está orientada a detectar pólipos y cánceres precoces”, explica el doctor Ignasi Puig, coordinador del Gastrointestinal Oncology, Surgery and Endoscopy research group en Althaia, Xarxa Assistencial Universitària de Manresa. “Un pólipo es similar a una verruga en el colón, que puede crecer, degenerar y convertirse en cáncer. La colonoscopia nos permite detectarlos y, si es necesario, eliminarlos”. El cáncer colorrectal afecta a unos 1,8 millones de personas en todo el mundo cada año. En España, según datos de la Agencia Española Contra el Cáncer, es la enfermedad oncológica más extendida, con un 15% de todos los casos detectados, unos 35.000 anualmente.
“Hasta ahora, el conocimiento médico y científico se basaba en registrar datos clínicos de pacientes, analizarlos con los métodos estadísticos tradicionales que conocíamos para descubrir qué factores y variables eran importantes, y así construir patrones. Esa información ya la teníamos, pero no la sabíamos explotar lo suficiente. La IA abre una puerta de un mundo de extracción de datos, de creación de patrones muy detallados, y aplicarlos a los pacientes”, detalla Puig, que ha publicado numerosos estudios al respecto y ha participado como coautor en las recomendaciones internacionales de la Sociedad Europea de Endoscopia Digestiva. Él trabaja con CAD EYE, una función para la detección de pólipos de colon desarrollada por Fujifilm. “Tengo la suerte de disponer de esta herramienta que tiene dos finalidades: ayudar a detectar pólipos , mediante la observación de su superficie, establecer de qué tipo es. ¿Cómo se ha desarrollado? Entrenándola con miles de vídeos y enseñando al software qué es y qué no es un pólipo. De esa forma se ha construido un patrón de reconocimiento”.
Una de sus grandes ventajas es la capacidad de mantener la atención en todo momento y reforzar el trabajo del especialista. “Este sistema no sustituye al médico, pero es de gran ayuda porque le alerta. Los médicos somos humanos y no podemos mantener la atención al 100% en todo momento. Incluso al endoscopista más experto se le pasan aproximadamente un 10% de los pólipos que, afortunadamente son los más pequeños y la mayoría no degeneran. El CAD EYE nos alerta, señalándolo con un cuadrado azul. Otras veces, nos sirve para contrastar. Podemos ver algo que parece un pólipo pero no estar seguros, normalmente contrastamos con compañeros, pero de esta manera tienes a otro experto a tu lado”.
Gracias a esta herramienta, el especialista no solo detecta con mayor precisión y eficacia estos pólipos, sino que también determina de manera inmediata su tipología. “De esta manera podemos dejar los pólipos benignos, y los que son extraídos ya no es necesario analizarlos porque ya tenemos ese diagnóstico gracias a la IA. Esto representa una gran mejora en el proceso: cuando termina la colonoscopia ya podemos hacer las recomendaciones al paciente sin esperar al resultado de una biopsia”.
Herramientas en continuo desarrollo
Grupo experto en la creación de imágenes fotográficas de alta calidad, Fujifilm ha aplicado innovaciones de este campo al mundo de la medicina desde que, en la década de 1980, crease el primer sistema de radiología computerizada del mundo. La adquisición por parte de la compañía de Hitachi Medical Systems, ahora denominado Fujifilm Healthcare, ha conformado un área de salud con una gama de completa de soluciones con la que se cubre todo el espectro del área de equipamiento sanitario y que incorpora también soluciones de inteligencia artificial.
El programa REiLI es un conjunto de soluciones que engloba más de 70 sistemas de reconocimiento de imagen, a los que se van sumando nuevas aplicaciones que apoyan al diagnóstico médico. Synapse 3D, por otro lado, es el software avanzado de Fujifilm para procesar y analizar imágenes médicas, cuya aplicación abarca campos que van de la radiología a la cardiología.
Las herramientas tecnológicas basadas en inteligencia artificial, además, continúan desarrollándose y encontrando nuevas aplicaciones, no solo para el diagnóstico sino abriendo puertas a otras combinaciones. “No solo sirven para la detección de enfermedades, sino también para establecer cierto pronóstico respecto a la evolución de ese paciente, y también se están generando algoritmos que, uniendo los datos de la imagen y con los datos clínicos, son capaces de predecir el tratamiento más adecuado para ese paciente. Es lo que llamamos la medicina personalizada”, apunta Manel Escobar. “Una de la ventajas de la IA con respecto a la inteligencia humana en el ámbito médico es su capacidad de manejar el big data. Ingentes cantidades de datos que el cerebro humano necesitaría años para poder ordenar. Es una grandísima ayuda en el diagnóstico y la orientación terapéutica de los profesionales de la salud”, concluye.
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