La imagen médica es clave en el desarrollo de la IA clínica

Escrito por José Miguel Cacho
Lectura 6 minutos
5 de junio 2024

Drones en ayuda de la atención domiciliaria, diagnóstico por imagen apoyado en IA, sesgos en radiología, IAG multimodal para anatomía patológica, Chile legisla la IA y software 3D para cirugía.

Hace ya bastantes años cuando vimos en funcionamiento un dron, e inmediatamente surgieron opiniones que aseguraban que en muy poco tiempo serían de uso habitual en el entorno asistencial. Evidentemente no ha sido así. Al conocido efecto de sobrevalorar el impacto de una tecnología en su nacimiento continúa el de infravalorar su implantación a largo plazo.

Por eso me ha llamado la atención el proyecto que ha anunciado la empresa Zipline de su servicio Plataforma 2 (P2) que se integrará en los campus de la Mayo Clinic en Jacksonville, Florida y Rochester, Minnesota.

Mayo Clinic utilizará drones autónomos de cero emisiones para realizar entregas de forma rápida y directa a los hogares de los pacientes como parte de su programa avanzado de hospital en el hogar. Quizá estamos al comienzo de una fase de maduración de la tecnología y la necesidad de la atención domiciliaria sea el caso de uso que la impulse. Veremos.


IA en imagen médica

Que estamos rodeados, y también en salud, de la IA es evidente. Aunque no seamos muy conscientes, muchos de los dispositivos y modalidades de imagen incluyen software médico y algoritmos basados en inteligencia artificial, como el que se incorpora en los equipos de mamografía.

En este caso el Hospital Clinic de Barcelona y su Centro de Diagnóstico por Imagen (CDI) ha firmado un acuerdo con Fujifilm Healthcare para potenciar la Unidad de Salud de la Mujer y desarrollar su proyecto de imagen de mama. Mejoras en el confort del paciente, menor dosis de radiación y avanzar en el diagnóstico y el tratamiento de de la patología de la mama son los objetivos del acuerdo.


Sesgos en radiología

Estos dispositivos apoyados en IA han obtenido la validación y certificación de los reguladores como dispositivos médicos, pero eso no nos exime de vigilar el software y los algoritmos, porque nos podemos encontrar con investigaciones como la publicada en la revista Radiology que analizó retrospectivamente los resultados de casi 5.000 mamografías de detección de cáncer de mama realizadas en el Centro Médico de la Universidad de Duke entre 2016 y 2019.

«Nuestro objetivo era evaluar si el rendimiento de un algoritmo de IA era uniforme según la edad, los tipos de densidad mamaria y las diferentes razas/etnias de los pacientes»

¿Resultados? Los falsos positivos fueron significativamente más probables en pacientes negros (1,5 veces más probable) y menos probables en pacientes asiáticos (0,7 veces más probable) en comparación con los pacientes blancos.

Los pacientes mayores de entre 71 y 80 años tenían 1,9 veces más probabilidades de obtener resultados falsos positivos que los pacientes más jóvenes. En Forbes han escrito un artículo informando de la investigación.


IA generativa en patología digital

Personalmente creo que las grandes tecnológicas, después de años trabajando el sector son conscientes de sus particularidades y las dificultades a las que se enfrentan a la hora de poner en marcha productos y servicios para los proveedores sanitarios.

Ahora es Microsoft el que ha lanzado GigaPath, su primer modelo de IA para patología digital que ha sido entrenado con datos del mundo real.

En el artículo de Nature presentan Prov-GigaPath, un modelo fundacional preentrenado con 1,3 mil millones de imágenes patológicas provenientes del proveedor sanitario Providence de EE.UU que abarca 28 centros oncológicos. Las diapositivas pertenecen a más de 30.000 pacientes y cubren 31 tipos de tejidos principales.

El entrenamiento del modelo Prov-GigaPath, está basado en la arquitectura de “transformer” sobre imágenes de placas de anatomía patológica, y también con los textos de los informados de los patólogos. Aunque aún está en evaluación es una muestra del uso del sistemas multimodales basados en GPT.

Con el sistema quieren mejorar la subtipificación del cáncer y su eficacia para determinar si un tumor presenta mutaciones genéticas.


Chile legisla sobre la IA

Aún hay más.

Porque quiero dejar constancia de las iniciativas del Gobierno de Chile al lanzar una política nacional de IA y presentar un proyecto de ley sobre IA. En ambos enlaces tienes acceso a los documentos y me parece muy reseñable que también en Latinoamérica se estén dando pasos hacia la uso ordenado y ético de la IA.


Planificación quirúrgica en 3D

Y finalizo volviendo a un tema tan esencial en la práctica quirúrgica como la planificación y guiado utilizando reconstrucción en 3D.

En este caso cuando un cirujano torácico se enfrenta a una operación en la que puede que tenga que extirpar un tumor (por ejemplo) tener la posibilidad de ver en 3D el pulmón que va a operar, su anatomía y el volumen y la localización del tumor es lo que le hace posible enfrentarse a la cirugía con mayor seguridad.

Este ejemplo es el de la Dra. Agathe Seguin-Givelet, jefa del Departamento de Cirugía Torácica del Instituto Mutualista Montsouris y el Instituto del Tórax Curie-Montsouris, En iSanidad le dedican un artículo.

A veces es difícil demostrar hasta qué punto una innovación terapéutica ha cambiado la forma de realizar una tarea. Nuestra experiencia, basada en el uso de la reconstrucción 3D en más de 1000 pacientes nos hace atestiguar que hoy en día es imprescindible realizar este tipo de intervenciones con esta herramienta de precisión y planificación quirúrgica. De lo contrario, es como pedirle a un piloto que realice su plan de vuelo sin mapa.

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