La inteligencia artificial cambiará para siempre el diagnóstico por imagen: así es cómo se ha conseguido

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que en el año 2022 tuvo un auténtico punto de inflexión. Sus capacidades a nivel técnico y la aplicación en diferentes ámbitos se ha expandido de forma significativa. Y en el terreno de la medicina, esta plataforma se está empezando a usar como herramienta de apoyo.

Uno de los ejemplos prácticos es el diagnóstico por imagen. Los algoritmos suficientemente entrenados tienen la capacidad de "ver" una radiografía, una resonancia o un TAC y, de forma automática, detectar qué es lo que está mal en la imagen. 

Eficacia y precisión

Esto es algo que se ha conseguido hace relativamente poco. Y ha tomado forma hace aún menos tiempo. Una de las compañías que ha permitido que esto sea así es INCEPTO y su finalidad es muy clara: ofrecer a los especialistas médicos una herramienta auxiliar que les ayude a diagnosticar de manera más eficiente y precisa.

Desde Crónica Global hemos podido hablar con uno de sus máximos responsables en España, Alfonso Martínez Cal, para que nos cuente más acerca de este tipo de aplicaciones y cuál es la proyección a futuro, tanto a escala global, como en Cataluña. 

Varios hospitales en Cataluña testan con IA

Uno de los centros médicos que ya está usando algoritmos de IA para poder diagnosticar a través de imágenes es la Fundación Sanitaria Mollet, la cual es una red de centros médicos privados que dan servicio a la zona del Baix Vallès.

Martínez Cal explica que, además de esta entidad, hay "otros hospitales públicos y privados que ya están testeando", aunque afirma, a su vez, que no puede decir nombres. A finales de año, se espera que haya "tres o cuatro" nuevos centros sanitarios que hagan uso de este tipo de tecnología.

Urgencias y fracturas

Actualmente, la Fundación Sanitaria Mollet está haciendo uso de los algoritmos de detección de fracturas óseas y de escaneo de tórax.

El servicio de Urgencias es el que está haciendo las pruebas para, junto con los especialistas, poder detectar anomalías en las imágenes, junto con el apoyo de la IA. No obstante, esto es sólo la punta del iceberg.

Una idea que surgió en Europa, en 2018

La idea de utilizar inteligencia artificial para el diagnóstico de imagen se remonta al año 2018, cuando incluso la propia IA estaba todavía "en pañales". INCEPTO nació con el objetivo de servir de herramienta de apoyo para los profesionales, no para sustituirlos.

Se trata de una compañía europea que ha sido financiada a su vez con fondos europeos. Actualmente, más de 300 hospitales en todo el continente se benefician de esta tecnología, en diferentes ámbitos muy concretos. 

Fue en septiembre del año 2022 cuando desembarcaron en España, siendo Madrid, una de las primeras comunidades autónomas.

"La empresa se funda a partir de personas que trabajábamos en grandes compañías, y que nos dimos cuenta que una única empresa no iba a poder resolver la problemática. Por ello, decidimos apostar por un centro que agrupa diferentes algoritmos de IA médica, además de llevar a cabo desarrollos propios, en el área de imagen médica", explica.

La IA al servicio de la detección

¿Dónde puede ayudar la inteligencia artificial en el diagnóstico por imagen? Uno de los ejemplos que ponen sobre la mesa es la Clínica Cemtro, especializada en fracturas. De hecho, el directivo explica que este es uno de los centros con los que han llegado a acuerdos para el entreno de los algoritmos. Del mismo modo que con Clínica Cemtro, el estadio previo para conseguir el material necesario para el entreno es el mismo en todos los casos.

Ese material está en los hospitales y centros sanitarios, en los bancos de imágenes que tienen conformados. Ahí está la clave.

El caso práctico de Clínica Cemtro

¿Por qué se ha establecido un convenio con Clínica Cemtro? Para empezar, se trata de una institución especializada en traumatología. "Uno de los mejores algoritmos que tenemos es el de fractura de rodilla", explica Martínez.

Este centro médico, al ser especializado y contar con una trayectoria muy dilatada y extensa, es una fuente de imágenes "muy valiosa", en palabras del directivo, ya que hay mucha cantidad para poder abastecer el entreno y la mejora del algoritmo, a la par que son del mismo ámbito.

El algoritmo Keros, centrado en rodillas INCEPTO

Si se necesitan muchas imágenes de rodillas fracturadas, y que además, estas estén validadas por traumatólogos, entoces se obtiene la configuración de ingredientes perfecta, la cual se va a traducir, entre otras, en obtener precisión. Sin embargo, las fracturas de rodilla no son los únicos focos de la detección por imagen. 

Los tumores, como el cáncer de mama, el cáncer de próstata o el cáncer pulmonar tienen mucho peso dentro de los diferentes aloritmos que tienen en marcha. De hecho, 25 son los algoritmos que tienen en marcha y que se están testeando. Pero, ¿de dónde sacan los datos? ¿Cómo es el proceso de entreno?

Los algoritmos ya están entrenados

Para hacerlo simple: antes de que un algoritmo de IA llegue a un hospital, para que este sirva de ayuda para el diagnóstico, estos ya han sido previamente entrenados.

INCEPTO se encarga de establecer convenios con hospitales y centros sanitarios, para que estos les proporcionen imágenes de todo tipo, las cuales han sido validadas y revisadas por especialistas en la materia. Por lo tanto, ya hay una primera validación, que se ha llevado a cabo por parte de un ser humano.

Demo de Paros, IA centrada en cáncer de próstata Incepto

La validación de la imagen es todo un ecosistema en sí mismo, que después se traslada a la IA: la localización de la anomalía, el tamaño o el progreso de esta, son ingredientes clave para poder enseñar bien al sistema.

Los datos de las personas son anónimos

Uno de los debates que está encima de la mesa es el origen y el tratamiento de los datos que las IA utilizan para poder desarrollarse. Uno de los aspectos fundamentales es que, en el caso de que se usen datos personales, estos han de estar anonimizados.

Cuando los sistemas de la empresa reciben el material, no se reconoce la identidad de ningún ser humano en específico. Es cierto que son placas, escáneres y resonancias de partes mmuy localizadas del cuerpo. Pero, precisamente, eso es justo lo que necesita el programa para funcionar.

Todos los datos de nombres, direcciones o demás características físicas, psíquicas, fiscales o de contacto, quedan fuera de la eccuación. Por lo tanto, esto también demuestra que los algoritmos están específicamente diseñados para una única tarea.

De ahí, el hecho de que INCEPTO trabaje con 25, pues cada uno se centra en un aspecto muy concreto, para después servir como soporte de análisis. 

El funcionamiento de la plataforma es el mismo en todos los casos

¿Cómo se implementa un servicio de IA para que lleve a cabo el análisis de la IA? En la zona donde se procede al diagnóstico, se instala un ordenador, el cual está configurado con el software.

A su vez, este equipo se conecta mediante internet a los servidores de la empresa. Todos los algoritmos de IA que actualmente están en marcha, necesitan de esa conexión a la red, ya que todo sde ejecuta en la nube.

Los ordenadores que están en los hospitales son el puente entre el centro médico y el sistema que analizará las imágenes. "En cuestión de minutos", afirma Martínez, el algoritmo ha visto la imagen y ha señalado donde están las anomalías.

Los profesionales se adaptan al uso

Llegados a este punto, quizás uno pueda pensar: ¿se instala el ordenador, y quién analiza las imágenes ya tiene que saber usarlo todo desde el día uno? ¿Hay algún tipo de tiempo de adaptación?

La metodología del uso de la IA también pasa por la adaptación del ser humano. Las interfaces de manejo son intuitivas, y la tarea final del especialista es hacer un análisis de la imagen que ha procesado el algoritmo.

No obstante, Martínez explica que la implantación en los centros es progresiva. "Sólo cuando ya han aprendido el manejo, se integran otros algoritmos especializados". La conclusión: no todos los programas llegan de golpe, hay un tiempo de adaptación por parte de las personas que los van a usar, el manejo es intuitivo. 

Deteccción, y no predicción

Uno de los usos de las inteligencias artificiales, fuera del ámbito médico es la predicción. Desde los modelos climáticos, hasta los accidentes de tráfico, hay un sinfín de aplicaciones en las que los algoritmos pueden predecir acontecimientos, en base a los datos que estos tienen. 

En el caso que nos ocupa en este artículo, la IA es para detectar in situ. No se trata de una herramienta que nos cuente, en base a lo que ve en la imágen, si vamos a desarrollar una patología u otra. Por lo tanto, estos algoritmos, además de ser muy especializados, tienen sus tareas bien acotadas y definidas. 

Fin médico y tecnológico concreto 

Los hospitales que tengan acceso a los diferentes algoritmos no necesariamente van a proporcionar datos para el entreno. Esto, como hemos visto antes, sólo se lleva a cabo si el centro accede a firmar un acuerdo. El programa, tal y cómo está diseñado, sólo envía las imágenes para su lectura, y no para su almacenaje en los servidores. 

De hecho, esta parte del proceso de entrenamiento se lleva a cabo de forma paralela, con el fin de que ambas áreas (lectura y escritura, para entendernos) no se crucen entre ellas y puedan funcionar de manera completamente independiente. 

La finalidad de este tipo de implementaciones no es la sustitución del ser humano en la medicina. Es proporcionar una herramienta de apoyo. Además de la validación por parte de la máquina, la persona especialista va a ser quién lleve a cabo el análisis más ehaustivo y quién tenga la última palabra en el diagnóstico.