La inteligencia artificial (IA) se abre paso en medicina, también en diagnóstico por la imagen, donde puede llegar a ser una herramienta básica para poder identificar precozmente lesiones potencialmente cancerosas que ahora, por tamaño u otra causa, no son fáciles de definir a simple vista por parte del radiólogo especializado.
El Campus Vall d’Hebron de Barcelona, junto con el centro tecnológico Eurecat, ha creado un sistema de identificación de nódulos indicadores de posibles cánceres pulmonares mediante una herramienta basada en técnicas de IA; en concreto, de Deep Learning o aprendizaje profundo.
El proyecto ha contado con el apoyo del CIDAI (Centro de Innovación en Tecnologías de Datos e Inteligencia Artificial) y Eurecat ya ha mostrado la tecnología en la reciente edición del Mobile World Congress, en Barcelona.
Esta herramienta de IA permite el entrenamiento de modelos predictivos a partir de imagen médica 3D, integrada con el flujo de trabajo de radiología, con el fin de "hacer posible la detección precoz de la enfermedad y proporcionar una herramienta de apoyo al pronóstico y el seguimiento por parte de los profesionales médicos expertos; un avance en medicina de precisión, que está transformando la práctica clínica y el sector de la salud", explica el director de la Unidad de Digital Health de Eurecat, Felip Miralles.
Es una innovación tecnológica orientada a apoyar a los radiólogos en el seguimiento de los nódulos pulmonares, mediante un sistema capaz de ejecutar análisis a través de aprendizaje profundo, capaz de detectarlos y reidentificarlos, proporcionando una proyección de crecimiento y la probabilidad de ser cancerígenos.
Un elemento importante de esta innovación ha sido la creación de una interfaz para ejecutar el análisis temporal de los nódulos pulmonares y examinar visualmente los resultados, de una manera intuitiva e informativa, para ayudar a los médicos a realizar diagnósticos más precisos.
El sistema ha sido desarrollado por Eurecat con la colaboración del Campus Vall d’Hebron coordinada por la Dirección Clínica de Diagnóstico por la Imagen y Medicina Nuclear del Hospital, en el marco del proyecto Deep Lung.
"El objetivo es desarrollar una herramienta de IA aplicada a las imágenes de tomografía computarizada (TC) para detectar precozmente el cáncer de pulmón. Esta herramienta está basada en el seguimiento de lesiones sospechosas, evaluadas por los médicos especialistas en Radiología de la Vall d’Hebron. La aplicación de la IA en estos casos permitirá mejorar la capacidad diagnóstica y predictiva en pacientes afectados por la enfermedad y en futuros programas de cribado poblacional de cáncer de pulmón", manifiesta Manel Escobar, director clínico del Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Vall d'Hebron e investigador del Grupo de Imagen Médica Molecular del Vall d'Hebron Instituto de Investigación (VHIR).
Lo que el ojo no puede ver
Ahora los especialistas de diagnóstico por la imagen, en su flujo de trabajo, analizan las pruebas de TC realizadas a pacientes con sospecha, o sometidos a estudio por otras causas, en busca de posibles nódulos con potencial cancerígeno. Lo hacen visualmente y, aunque están especializados, algunos nódulos, en concreto los más pequeños, les resultan difíciles de definir. Eso obliga a, pasado un cierto tiempo, volver a repetir la prueba al paciente para ver si los nódulos han variado (tamaño, forma, apariencia, etc…) y si hace falta otro tipo de pruebas diagnósticas. El nuevo sistema, basado en un algoritmo de IA, puede facilitar la toma de decisiones en esos casos.
Escobar asegura que, en una muestra de 183 pacientes de la base de datos del propio hospital, la herramienta ha mostrado una sensibilidad del 97%. Destaca de este sistema que, a diferencia de otros que se están desarrollando en todo el mundo, tiene en cuenta la base de datos de TAC con desarrollo evolutivo.
Estudio de validación clínica
Ha anunciado Escobar que el próximo paso es la realización de un estudio de validación clínica con la colaboración de otros hospitales. Además, “el desarrollo del algoritmo, con toda la matemática que tiene detrás, se podrá aplicar a otros tipos de tumores”, ha aseverado.
El proyecto que acoge esta nueva de herramienta de IA ya ha dado de sí varias tesis doctorales y Escobar prevé que se pueda publicar resultados de validación clínica del algoritmo y que, en unos 2 años y cumpliendo toda la legislación al respecto, la herramienta pueda usarse ya en un entorno clínico real.
Ha preciado que no hay patente detrás del sistema pero es un codesarrollo de VHIR y sus investigadores y de Eurecat del que podría salir un producto, aunque el objetivo principal no es ese sino buscar soluciones de IA dando protagonismo a la parte clínica. Su equipo trabaja en varias líneas de algoritmos en otros campos pero, “éste es el que ha llegado, por ahora, más lejos”.
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