La precisión sin competencia de la IA en el diagnóstico

La implementación de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) en sanidad está marcando un antes y un después en el campo de la medicina. Uno de los mayores beneficios que ofrece la IA es su capacidad para mejorar la eficiencia y precisión en el diagnóstico. El uso de algoritmos de aprendizaje automático permite que esta tecnología no solo sea más eficiente, sino también más precisa y eficaz en el diagnóstico en cada vez más especialidades.

Así, los programas de IA en Radiología mejoran la práctica clínica de los profesionales y la hacen más segura. El Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid tiene clara su utilidad, por lo que está incorporando esta herramienta cada vez a más tipos de imágenes. En la actualidad, existen cuatro áreas en las que ya se trabaja diariamente con IA en el análisis de imágenes: urgencias, mamografías, resonancias cardíacas y tomografías computarizadas pulmonar y cerebral.

«Hasta hace no mucho tiempo un escáner (TAC) de tórax estaba compuesto por unas 50 imágenes. Ahora podemos llegar a obtener hasta 1.000 imágenes con mucha mayor resolución e información. Ningún radiólogo puede analizar tantas imágenes. Además, estas imágenes contienen información que no es visible al ojo humano y debe ser extraída por medio de computación. Necesitamos que la IA nos ayude a extraer este tipo de información que no solo tiene importancia diagnóstica sino también pronóstica, favoreciendo la medicina de precisión. Los radiólogos ya no podemos elegir si debemos utilizar o no la IA: si no la utilizamos estaremos haciendo peor medicina», explica el doctor Vicente Martínez de Vega, jefe del Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid. Y esa mayor precisión redunda en la seguridad del paciente.

Existen diferentes programas de Inteligencia Artificial para diferentes patologías y cada uno de estos programas se ha entrenado analizando miles de imágenes para obtener un diagnóstico más exhaustivo y preciso. Martínez de Vega pone como ejemplo el uso de la IA en el análisis mamográfico: «El programa de IA analiza mamografías y ecografías, detecta lesiones sospechosas y ofrece un índice de riesgo de cáncer. Estos análisis se realizan de forma automática. No evitan que el radiólogo deba seguir analizando la prueba, pero permiten que los más expertos puedan dedicarse solo a valorar las pruebas más complejas». Y es que estas herramientas ofrecen una propuesta de diagnóstico «casi inmediata» que «siempre tiene que ratificar un especialista», incide Martínez de Vega.

Por eso no se concibe ya la medicina del siglo XXI sin esta herramienta que, como asegura este experto, detecta en muchos casos tumores con una precisión muy similar a la de un radiólogo experto y analiza varias características de las lesiones sospechosas ofreciendo índices de riesgo de que se trate de un tumor maligno.

Cáncer de colon

En el caso concreto del cáncer colorrectal, su uso en el campo de la endoscopia digestiva está transformando la práctica médica, especialmente en la detección de pólipos en el colon y otras lesiones en el tubo digestivo.

«En endoscopia se usa aplicando algoritmos diseñados para aprender de una gran cantidad de datos y su objetivo en endoscopia es ayudar a los médicos a interpretar imágenes, mejorar el flujo de trabajo y reducir errores médicos», explica el doctor Juan Arenas, jefe del Servicio de Aparato Digestivo de Policlínica Guipúzcoa.

En concreto, como detalla el doctor Arenas, «la IA tiene una capacidad de detectar patologías como pueden ser los pólipos de colon, también llamada detección asistida por ordenador, y la capacidad para clasificar patologías, diagnóstico asistido por ordenador, por ejemplo, clasificar el tipo de pólipo que estamos viendo en la colonoscopia».

Y tiene la ventaja «que nunca se cansa y que nos puede ayudar a dirigirnos para que exploremos con más detalle una zona. Además, al clasificarnos el tipo de patología, nos va a evitar que hagamos biopsias innecesarias», destaca este especialista.

Los porcentajes de precisión y acierto de la Inteligencia Artificial en la endoscopia digestiva vienen determinados por la capacidad que se tiene de detectar patología con y sin IA. «En el caso de los pólipos de colon se ha visto que el uso de IA aumenta un 10% la detección de pólipos frente al no uso, con lo que puede prevenir el desarrollo de cáncer de colon», destaca el doctor Arenas, que recuerda que «la IA se implementó en su día para hacer mejores endoscopistas a médicos sin experiencia, pero es que también hace mejores a médicos experimentados».

Otras aplicaciones de esta técnica

►La Inteligencia Artificial no solamente se aplica a la interpretación de imágenes médicas, sino que, como precisa el doctor Martínez de Vega, esta herramienta «puede ser utilizada para predecir a qué pacientes se debe estudiar y con qué periodicidad, cuál es el protocolo de imagen que se debe utilizar para mejorar la calidad de las imágenes, emitir menor radiación o alertarnos inmediatamente si detecta una lesión sospechosa o que requiera una actuación urgente».