02 jul. 2024 DIARIO MEDICO: IA en Radiología: de los pilotos a la rutina

Cribado de fracturas en urgencias, reducción de tiempos en RM, análisis de placas de tórax… Algunas aplicaciones de la IA en Radiología ya se han convertido en casi rutinarias.

Foto: La identificación de fracturas en urgencias es uno de los principales usos de la IA.

Rosalía Sierra Madrid Actualizado Mar, 02/07/2024 – 08:56. Ha llegado el día en que la inteligencia artificial (IA) forma parte del día a día en muchos ámbitos de la vida, y no es menos (pese a la tradicional resistencia al cambio) la medicina. Los primeros pinitos de la IA en este ámbito se enfocaron al ámbito de la imagen, más fácil de discernir para unos desarrollos aún incipientes que el texto. Aplicar un algoritmo sobre miles de imágenes para que aprendiera a distinguir lo patológico de lo sano, ver lo que el ojo humano no ve, ese era el mantra.  Sin embargo, en la última década se han llevado a cabo cientos de proyectos pilotos, pero no es “hasta los últimos meses, cerca de un año, que la IA se está aplicando en la práctica clínica real en radiología”, explica a Diario Médico Josep Munuera, exresponsable científico de la Sociedad Española de Radiología Médica (Seram).  Se trata, a su juicio, de un cambio significativo en el uso de la IA en el ámbito médico. Según relata, algunos hospitales -incluido el de la Santa Creu i Sant Pau, en el que Munuera dirige el Servicio de Diagnóstico por la Imagen- han incorporado algoritmos en la práctica diaria, especialmente en tres ámbitos: la identificación de fracturas óseas en Urgencias -fundamental en hospitales que no cuentan con radiólogo de guardia y ante la falta de profesionales-, la detección de lesiones pulmonares en radiografías de tórax, la reducción de la duración de las resonancias magnéticas y, en menor medida, el cribado de cáncer de mama en mamografías.

CÓMO FUNCIONA. La diferencia entre unos y otros es “la forma en que el algoritmo se relaciona con la imagen”. Por ejemplo, puede estar “embebido en la máquina”, en el caso de los radiógrafos portátiles que se usan en urgencias. También es posible “que lea las imágenes en los PACS” o que sea el propio fabricante el que lo incluya en el equipo -así funciona la reducción del tiempo de las RM, es una aplicación con la que cuentan los cuatro grandes fabricantes de equipos de resonancia-.  También es distinta la forma en que se trata la imagen: en el caso de las urgencias, “normalmente la imagen obtenida del radiógrafo portátil es valorada por el técnico y un médico de UCI para acelerar el diagnóstico, mientras que la identificación de nódulos pulmonares la realiza el radiólogo desde el PACS”.  En cualquier caso, la IA supone para el profesional “una ayuda a la decisión médica y una reducción del tiempo diagnóstico”, aunque también sirve para “priorizar algunos casos e identificar otros que el médico no puede ver”.

LO QUE CASI ESTÁ. Ahora que se ha acelerado la introducción de la IA en el diagnóstico por imagen no se va a quedar ahí: “En Radiología, la inteligencia artificial puede aplicarse a todas las etapas del proceso, desde la petición de la técnica a la redacción del informe”, afirma Kai Vilanova, miembro de Seram y director de MRI en la Clínica Girona.  Según explica, se está trabajando en validar algoritmos para un buen volumen de usos. Por ejemplo, para la petición: “Analizando la información clínica del paciente, la IA puede deducir qué tipo de prueba es más idónea, y cómo hay que hacerla”.  Así, recuerda que pruebas como la RM o la tomografía computarizada (TC) “no siempre se hacen igual, se puede variar la planificación, la duración, la radiación y la dosis de contraste óptimas para la calidad de imagen necesaria… Y eso puede sugerirlo un algoritmo”.  Se trata de una aplicación que ya se está usando en algunos servicios, incluyendo el que Vilanova dirige: “Podemos hacer RM de rodilla o columna lumbar en 5-10 minutos. Más calidad de imagen en menos tiempo, aplicado a unas pruebas que suponen el 40% de las peticiones de resonancia”.

LO QUE VENDRÁ. Muchos más algoritmos se están validando. Sin ir más lejos, la propia Clínica Girona está trabajando “en un sistema de detección precoz de cáncer de próstata y detección y monitorización de esclerosis múltiple con RM”, explica Vilanova.  El problema para la extensión de la IA es, más allá de la necesaria validación de los algoritmos, el precio. Por ello, el experto sugiere “que en los estudios de validez se incluyan análisis de coste-efectividad, porque la mayoría de los usos de la inteligencia artificial van enfocados a la reducción de tiempos y la detección precoz, lo que supone, en general, ahorros y beneficio para el paciente”. Y es que esa extensión es un enorme reto… y un riesgo para la equidad: “Hay un concepto ético de distribución de recursos accesibles para toda la población”, afirma Munuera. En su opinión, “a nadie se el ocurre que no haya antibióticos para tratar una infección si esa es la mejor forma de tratarla. En algún momento, probablemente, se demostrará que no contar con la ayuda de la IA será mala praxis, por lo que su acceso tendrá que ser universal”.

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