La inteligencia artificial está revolucionando la medicina, especialmente en el campo del diagnóstico. Su capacidad rápida de aprendizaje ya ha visto sus aplicaciones en la detección de enfermedades como la diabetes o la anemia y ha mostrado su efectividad para predecir la aparición y evolución de algunos tumores. Ahora, busca su hueco en la detección y el pronóstico de las enfermedades respiratorias.
Un proyecto del grupo tecnológico GMV, en colaboración con el Hospital Universitario La Paz y la Universidad Complutense de Madrid, ha desarrollado un simulador capaz de conocer y anticipar la evolución de las enfermedades pulmonares intersticiales difusas (EPID). Este tipo de patologías afectan a unas 7,6 personas por cada 100.000 habitantes cada año en España, siendo la fibrosis pulmonar idiopática (IPF) la más común de todas.
Su tratamiento no es nada sencillo: hay más de 300 causas posibles detrás de esta enfermedad y descubrir su origen es clave para dar con el tratamiento adecuado, pero solo se llegan a conocer en un tercio de los casos. Por eso, no es de extrañar que la supervivencia media desde el diagnóstico sea de entre 3 y 7 años, según datos del Ministerio de Sanidad. “Son enfermedades muy agresivas, difíciles de diagnosticar y de poner tratamiento”, explica Carlos Illana, responsable de Producto de Secure e-Solutions en GMV. Ello se debe a las propias características de la enfermedad: las imágenes médicas que se obtienen de ellas suelen mostrar características superpuestas entre distintas patologías. Según pasa el tiempo, las EPID forman cicatrices en el tejido pulmonar, lo que dificulta la capacidad respiratoria y el suministro adecuado de oxígeno al organismo.
La IA para impulsar el diagnóstico
Identificar este tipo de enfermedades requiere de un radiólogo experto y un equipo multidisciplinar con neumólogos, anatomopatólogos, reumatólogos, internistas especializados en enfermedades sistémicas y autoinmunes y farmacéuticos del hospital. “Un radiólogo experto, a través de una imagen de alta resolución, es capaz de identificar datos radiológicos que, con información clínica, permiten llegar a un diagnóstico”, explica Illana. “Lo que no se tiene por el momento es cómo se espera que evolucione la enfermedad y cuál es el tratamiento idóneo”, añade. Según la causa, será adecuado aplicar antiinflamatorios o antifibróticos, pero actualmente “la única solución es hacer seguimientos más continuos del paciente para ver cómo va progresando la enfermedad”, algo que su modelo de inteligencia artificial pretende solventar.
“Entrenándolo a través de casos que han ocurrido en el pasado, la IA sería capaz de predecir el comportamiento y la evolución de esa enfermedad para elegir el tratamiento correcto y, de esta manera, alargar la vida de los pacientes”, expresa. El simulador desarrollado por GMV utilizaría imágenes de tomografía computarizada (TAC) para entrenar a la IA e identificar con precisión los patrones visibles de las radiografías que se relacionan con las EPID.
La aplicación de su modelo podría, a su vez, facilitar la detección de las EPID “en lugares donde no haya ese radiólogo especialista” y adelantar la aplicación del tratamiento correcto y evitar o retrasar procedimientos más invasivos, como el trasplante de pulmón.
Actualmente, el proyecto se encuentra en su fase de implementación y espera que para 2027 pueda empezar a aplicarse en los hospitales.
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