“Creemos que con los ojos podemos verlo todo, pero no es así. Las máquinas pueden detectar enfermedades en imágenes médicas antes de que el ojo las vea”. Así de contundente se ha mostrado Ana Jiménez Pastor, investigadora de imagen médica radiológica e inteligencia artificial (IA) en Quibim, una start up del Hospital La Fe, de Valencia, durante su ponencia en el III Congreso de eSalud, que se está celebrando en el Hospital de La Princesa (Madrid), organizado por la Asociación de Investigadores en eSalud AIES y la agencia de comunicación COM Salud.
La empresa se dedica al análisis de todo tipo de imagen médica basado en biomarcadores, lo que le permite “pasar de un diagnóstico cualitativo -por ejemplo, un enfisema- a uno cuantitativo -un 20 por ciento de enfisema-“.
Partiendo de la premisa de la necesidad de medir las patologías, Quibim se ha especializado en Oncología, neuroimagen, patologías musculoesqueléticas -como la osteoporosis-, hígado y pulmón -EPOC-, todo con el objetivo de mejorar el diagnóstico, pronóstico, evolución y eficacia terapéutica sin necesidad de biopsiar al paciente.
Detección automática
El siguiente paso, según Jiménez Pastor, es “automatizar el análisis basado en estos modelados matemáticos”, para lo que se utiliza IA.
En este sentido, ya se ha comenzado a trabajar con la clasificación automática de placas de tórax, “el estudio de imagen más frecuente y para el que suele haber poco tiempo para informar”.
Un algoritmo filtra las imágenes en busca de 14 posibles patologías, “y las prioriza en función de las probabilidades de que encontrar una de ellas, sin llegar a diagnosticar”, ha explicado la investigadora.
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