La IA en el ámbito sanitario: hacia una medicina más predictiva y personalizada 

Médicos e investigadores expertos en la materia profundizan en los avances y en los proyectos punteros que se están desarrollando en Galicia 

La IA en el ámbito sanitario

En los últimos meses, el mundo está viviendo el auge y popularización de la inteligencia artificial, un ámbito que también se está desarrollando en el entorno sanitario de nuestra provincia con diferentes iniciativas. Mar Castellanos —jefa del Servicio de Neurología del Chuac y directora científica del Instituto de Investigación Biomédica de A Coruña (Inibic)—, Carlos Peña —cardiólogo del Chus—, Marcos Ortega —director del Grupo de Visión Artificial y Reconocimiento de Patrones (Varpa) de la UDC—  y Senén Barro —director científico del Centro Singular de Investigación en Tecnologías Inteligentes de la USC— nos hablan sobre los proyectos de inteligencia artificial que conducen a la sanidad gallega hacia la predicción, prevención y detección precoz con el fin de mejorar el proceso asistencial y la calidad de vida de los pacientes. También reflexionan sobre si esta tecnología va a afectar a la toma de decisiones médicas, a la relación médico-paciente y en qué medida va a suponer un cambio de paradigma en el ámbito de la salud.

Dentro del Inibic, Mar Castellanos dirige el grupo de investigación de Enfermedades Cerebrovasculares. “Llevamos a cabo un proyecto en el que utilizamos imágenes de la circulación de la retina del ojo, que tiene un origen embriológico común con la circulación del cerebro. De ahí la posible hipótesis de que las alteraciones en los vasos sanguíneos de la retina puedan ser de utilidad en la predicción de la aparición de determinadas patologías neurológicas relacionadas con la circulación, como sufrir un ictus o demencia de tipo vascular”, explica. También “queremos explorar si la circulación de la retina, en pacientes con ictus en fase aguda, puede ayudarnos a predecir quiénes podrían responder mejor a los tratamientos que estamos utilizando, quiénes tendrían posibilidad de desarrollar complicaciones secundarias y, a la larga, quiénes presentarían mayor riesgo de sufrir un nuevo ictus o, incluso, un deterioro cognitivo como consecuencia de ese evento cerebrovascular”.

Con las imágenes obtenidas “en diferentes fases —de manera previa al tratamiento y después—, hacemos un seguimiento durante un año. Además, obtenemos muestras sanguíneas y realizamos exploraciones clínicas, utilizando diferentes escalas, entre las que hay una que nos sirve para evaluar si ese paciente ha podido tener deterioro cognitivo y demencia vascular —que es la segunda forma de demencia más frecuente—”. 

En la actualidad, las imágenes del fondo de ojo se pueden extraer “de manera más sencilla que hace unos años, cuando era necesaria una gran colaboración por parte del paciente y unos aparatos más grandes. Ahora los estudios de la vasculatura de la retina se pueden hacer con retinógrafos portátiles, de manejo mucho más fácil tanto para el médico como para el propio paciente”. 

Mar Castellanos y el objetivo de la IA

En el Inibic “nos encontramos en un entorno muy favorable para realizar este tipo de proyectos”, asegura. “Contamos con grupos en la UDC muy potentes en conocimiento informático necesario para la aplicación práctica de la IA, como el Grupo Varpa”. También “es un aliciente para nosotros que la ciudad de A Coruña sea la sede de la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial, una decisión tras la que hay mucho trabajo”. A mayores de la investigación que lidera la doctora Castellanos, “existen otros trabajos muy punteros de IA en el Inibic: oncología colabora en un proyecto europeo centrado en cáncer de pulmón, otorrinolaringología está inmersa en un trabajo sobre el cáncer de cabeza y cuello y reumatología está llevando a cabo proyectos relacionados con la artrosis”. Además, en el Chuac “ya se están utilizando sistemas de radiografía para descubrir hallazgos patológicos”. 

Uno de los pilares en los que se basa la IA, “y principal ventaja de esta, es el manejo de volúmenes de datos muy grandes”. En el ámbito sanitario, “los datos que se tienen que manejar ya se recogen de forma habitual en la práctica clínica asistencial diaria.  Lo que los sistemas de IA tienen que permitir es su extracción y organización para el posterior análisis, algo que se facilita con la historia electrónica”. En este sentido, “en Galicia contamos ya con una gran ventaja dado que la historia clínica de los pacientes está ya completamente informatizada —a través del sistema Ianus— y, además, es común entre las especialidades del hospital y atención primaria, lo que nos facilita mucho las cosas para poder incorporar esta nueva tecnología”, afirma. “El principal objetivo del análisis de toda esta cantidad masiva de datos es que nos permita hacer una medicina personalizada, y alrededor de esta se desarrolla fundamentalmente toda la investigación que se está llevando a cabo en nuestro campo”. Mediante la IA “se recopilan los datos de pacientes que presentan características muy diferentes entre ellos, incluso teniendo la misma patología, para clasificarlos en un determinado grupo y, a partir de ahí, intentar hacer una predicción que nos permita un abordaje y un tratamiento más individualizados”.

No obstante, “es muy importante ser conscientes de que la inteligencia artificial tiene que ser siempre guiada por el humano, porque muchas veces parece que las máquinas lo van a hacer todo y no es así”. Su implementación en el ámbito de la salud “no creo que cause la deshumanización de la medicina ni que afecte a la relación médico-paciente. El primer pilar para que la IA sea efectiva y aplicable es que los datos estén bien recogidos”, algo que hace el propio profesional “en su relación con el paciente”

Recurso Inteligencia Artificial

Carlos Peña IAEl cardiólogo Carlos Peña Gil participa, a su vez, en numerosos proyectos innovadores que utilizan, por un lado, nuevas tecnologías como la teleconsulta, la telemonitorización y la telerrehabilitación, y, por otro, los sistemas de soporte a la decisión y la inteligencia artificial. En este último ámbito, “estamos inmersos en el desarrollo y validación de un sistema de soporte a la decisión, naevia medical, que está ahora validándose con la Sociedad Europea de Cardiología. Resulta fascinante, porque es capaz de interpretar los datos de los pacientes y generar recomendaciones adecuadas a los profesionales sanitarios”. Desde el Servicio de Cardiología del Chus también participan “en el proyecto europeo Timely, con el objetivo de identificar mediante IA predictiva a pacientes que tienen riesgo de sufrir eventos cardiovasculares tras un síndrome coronario”, asegura.

Para entender el uso de la inteligencia artificial, el facultativo hace hincapié en que “lo interesante es ver cuáles son las necesidades no resueltas que tienen los servicios sanitarios y preguntarnos si hay herramientas que nos puedan resolver esas carencias. Porque, por el simple hecho de que exista una tecnología, no significa que haya que incorporarla”. 

El doctor Peña Gil también indica que “tenemos la necesidad de mejorar la calidad de las decisiones de los profesionales sanitarios de forma global, que para mí es lo más importante, porque estas acaban repercutiendo en la salud de las personas y en el funcionamiento del sistema”. Para la sanidad, “incorporar la IA a nuestro trabajo supone un reto precioso, porque nos puede hacer más fuertes y resolutivos”, afirma el facultativo. Cada vez “tenemos pacientes más complejos, con más informes, enfermedades y más medicación. Para la mente humana estos factores suponen un aumento de la dificultad a la hora de tomar decisiones correctas, especialmente al disponer de poco tiempo en la consulta”. 

Otro aspecto a destacar “es la gestión de la información de los pacientes. Los médicos pasamos mucho tiempo delante de la historia electrónica —más del 50% de la jornada—. Por eso, con la implementación de sistemas de soporte a la decisión se puede estructurar mejor la información para que nosotros podamos tener un acceso más rápido a esos datos y generar informes médicos de forma ágil”. Actualmente “los profesionales trabajamos para la historia electrónica, pero con las herramientas de IA cambiarán los papeles. Vamos a contar con plataformas que no solo van a gestionar eficazmente los datos del paciente, sino que van a procurar conocimiento y sugerencias y recomendaciones personalizadas basadas en evidencia científica. El Sergas está en ese camino”. 

Sin embargo, “también presenta riesgos, por eso es importante introducirla de una forma regulada”. De hecho, “la legislación europea ya lo exige. Lo hace para asegurar que el sistema se comporta como se espera en un principio, y que los riesgos y los beneficios están identificados. Se trata de incorporar software que son dispositivos médicos”, explica el cardiólogo. “La única forma de minimizar los riesgos de su uso en salud es que se sigan las directivas regulatorias de cómo se tiene que introducir esta tecnología. Y no implementar de repente un dispositivo de asistencia al diagnóstico de cualquier tipo que no esté correctamente validado y que no tenga marcado CE”.

Además, el doctor Peña Gil aborda la relación médico-paciente. “Hasta ahora el médico sigue estando solo en la consulta delante de su paciente. No tiene herramientas que le asistan en sus decisiones, que aseguren la calidad de su trabajo y minimicen el riesgo. Si con las herramientas de IA el facultativo es capaz de darle a un paciente, por ejemplo, una justificación mucho más detallada y personalizada de las decisiones que le recomienda va a empoderarlo”. En muchas ocasiones “se da el caso de que el paciente desconfía del médico y de sus decisiones. De hecho, es el motivo de que algunos busquen una segunda opinión. Por eso creo que estos sistemas van a incrementar la confianza de los usuarios en sus médicos”.

IA Cardiología

Por último, Carlos Peña Gil hace referencia al uso de la inteligencia artificial en cardiología. “Es una especialidad que tiene todos los ingredientes para beneficiarse de muchas herramientas de IA, porque contamos con múltiples evidencias científicas y también espacios para la mejora”. También “disponemos de muchos fármacos y dispositivos médicos que pueden cambiar el pronóstico de los pacientes”. Además, “los sistemas de simulación a la hora de realizar intervenciones van a permitir predecir algunos riesgos hasta ahora no controlados y dejar menos espacio al azar”.  

Por otro lado, Marcos Ortega destaca el trabajo del equipo de investigación que lidera en la UDC. “Está calificado como grupo de referencia competitiva, que es la máxima calificación que otorga la Xunta. Nuestras líneas de actuación se centran en el ámbito de la inteligencia artificial aplicada a distintos sectores, pero, en concreto, al ámbito de la salud. Nos centramos en el campo de la imagen médica para desarrollar sistemas que den soporte a la toma de decisiones, a la ayuda al diagnóstico, a la prevención de enfermedades y al tratamiento y seguimiento de estas”.

Recientemente, “hemos liderado un proyecto en el que colaboramos con distintos servicios del Chuac para tratar de dar soporte, analizando imágenes de pruebas radiológicas, y poder determinar el riesgo o la probabilidad de la presencia de una patología compatible con la Covid-19 en un paciente, de manera que podamos tratarlo específicamente”. Esto surgió “porque uno de los principales problemas que había era que, al no contar con mucho conocimiento sobre este virus, los pacientes necesitaban ser tratados en un circuito particular”.

Otro proyecto “muy relevante consiste en poder detectar, de manera precoz, a través de la imagen de fondo de ojo —con pruebas no invasivas, rápidas y objetivas— el riesgo de que una determinada persona tenga signos tempranos o pueda desarrollar en un futuro cercano alguna patología neurodegenerativa. O que puedan sufrir algún accidente cerebrovascular, como un ictus”, explica Marcos Ortega. “Llevamos ya un tiempo desarrollándolo y estamos probando y validando los datos de distintos centros”. Por lo tanto, “a través de nuestros algoritmos de IA, buscamos encontrar, de manera automática, hallazgos en la imagen, con el objetivo de poder ayudar a los médicos a detectar de una manera más temprana estas situaciones y que puedan proponer un tratamiento o unas pautas que traten de mejorar y ser más eficaces para darle una mayor calidad de vida a los pacientes”, asegura.

Marcos Ortega VarpaActualmente, en el Grupo Varpa “hemos puesto en marcha varios proyectos en distintos servicios del Chuac. En oncología, uno para la detección temprana en el cáncer; en dermatología, una iniciativa para detectar la presencia de melanomas a través de fotografías y, en anatomía patológica, un proyecto para tratar de cuantificar y optimizar el proceso de análisis del tejido y si presenta células cancerígenas”. Además, en colaboración con el Hospital Clínico de San Carlos de Madrid, “queremos predecir cómo va a ser la respuesta a la terapia fotodinámica —intervención por láser en los ojos—, con distintos pacientes con afecciones oftalmológicas”.

Marcos Ortega también profundiza en la regulación existente con respecto al uso de la inteligencia artificial. Por un lado, “hay muchos más datos disponibles con los que alimentar los sistemas de IA que antes”, y, por otro, “tenemos una capacidad de procesado mucho más alta. Por eso, los algoritmos con los que contamos —los de aprendizaje profundo— son más avanzados y pueden almacenar mucha más cantidad de información”, indica. En Europa “se ha aprobado recientemente la primera normativa sobre el uso de la IA a nivel general, estableciendo una escala de riesgos en función de la aplicación que va a tener el sistema”. En el ámbito de la salud “los dispositivos se califican de riesgo alto, porque su funcionamiento puede afectar a la protección de datos sanitarios”. Todo grupo de investigación “está sujeto a la evaluación de los comités éticos. Y, además, en Galicia tenemos el comité de alto impacto de la Consellería de Sanidad, que se encarga de aprobar proyectos de investigación clínica que sean especialmente sensibles”. 

La inteligencia artificial “se utiliza con el fin de ofrecer una asistencia sanitaria de mayor calidad y, a su vez, más eficiente tanto en tiempo como en recursos humanos. Esto se va a traducir en una mejora en la calidad de vida de los pacientes”. En cuanto a los profesionales, “les va a ayudar en la gestión del tiempo y a ofrecer un trabajo de mayor calidad, pero no creo que los sustituya”. Esto “supone una revolución, pero al igual que ha habido otras a lo largo de la historia. Lo importante es incorporar los avances con regulación, de una manera ordenada y donde no vale todo. La conclusión es que supone muchas ventajas tanto para los pacientes como para los profesionales”.

Marcos Ortega es, además, el coordinador del nodo de IA dentro del Hub de Innovación Digital de Galicia (Dihgigal). Una iniciativa que “trata de estar en contacto con distintos sectores con los que se puedan establecer proyectos de colaboración y participación para promover todo ese conocimiento con el que contamos en la universidad”. En ese sentido, “dos de los ámbitos en los que se trabaja más ampliamente es en el de la salud y en el de la industria gallega”. 

En el ámbito de la Universidad de Santiago de Compostela también se están llevando a cabo numerosos proyectos relacionados con la inteligencia artificial a través del Centro Singular de Investigación en Tecnologías Inteligentes (CiTIUS), que dirige Senén Barro —catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial y exrector de la universidad compostelana—. El responsable del centro es un experto en las aplicaciones de la IA en el ámbito médico: su tesis doctoral, defendida hace más de 35 años, ya estaba centrada en esta materia.

En el CiTIUS se desarrollan proyectos muy diversos, que abarcan desde “as tecnoloxías lingüísticas, a visión por computadora, os robots intelixentes ou a realidade virtual e aumentada —con moitas implicacións no ámbito sanitario—” hasta “o deseño de chips que integran IA no propio dispositivo ou a computación de altas prestacións”, explica Senén Barro. Además, recientemente se ha puesto en marcha la primera Cátedra de Inteligencia Artificial en Medicina Personalizada y de Precisión de España, en colaboración con la empresa tecnológica Plexus Tech”. “Con ela búscase apoiar a aplicación da intelixencia artificial na sanidade —en concreto á medicina personalizada e de precisión—, a través da investigación, a formación, a divulgación, a concienciación social e a transferencia de resultados. Estamos moi ilusionados e agardamos que teña unha pegada grande en Galicia”.

“Cada un de nós reacciona de forma diferente ás terapias, por exemplo”, así que contar con una aplicación terapéutica singularizada para cada paciente “é o ideal e cada vez se percibe como máis factible, na medida en que as tecnoloxías e o avance científico dannos coñecemento e novas ferramentas”. La inteligencia artificial es una de ellas, “especialmente polas súas capacidades no tratamento de grandes volumes de datos, o descubrimento de información e a aprendizaxe automática”. Sin embargo, se trata de un área “que está comezando a desenvolverse e, polo tanto, necesita formar especialistas. Tamén os propios profesionais que exercen a medicina deben ter coñecementos sobre como opera a IA para ser capaces de utilizar as aplicacións, dispositivos e sistemas que xa están á súa disposición e, sobre todo, os que chegarán nos próximos anos”.

Según indica el director del CiTIUS, “a medicina foi sempre un ámbito no que a intelixencia artificial puxo moito interese: en primeiro lugar, porque é un reto maiúsculo para calquera avance tecnolóxico pola súa complexidade —e a IA sempre buscou dominios de aplicación que supuxesen retos significativos— e, en segundo, porque calquera avance en medicina é do maior interese por como nos afecta. Mellorar a nosa saúde e prolongar a vida con calidade é un obxectivo que todos desexamos”. No obstante, la complejidad de esta tecnología también ha hecho que “os progresos non foran tan rápidos e importantes como se esperaba ao principio”. Un ejemplo de expectativas frustradas se dio al comienzo de la pandemia por Covid-19. “Cando aínda non había test, era importante contar con mecanismos de diagnóstico, polo que se fixeron centos de desenvolvementos con intelixencia artificial para realizar análises automatizadas de radiografías de tórax”. Una investigación posterior demostró que “ningunha delas reunía as condicións suficientes para ser utilizada de forma xeralizada porque foran desenvolvidas en contextos locais, empregando poucos datos e de calidade insuficiente. A IA ten un potencial enorme, pero a súa aplicación pode resultar complicada en determinados contextos como o da medicina”.

Senén Barro CiTIUS

A pesar de las dificultades, “hai moitos campos nos que a intelixencia artificial está penetrando de forma importante”. Entre los de mayor impacto está “a análise de imaxe médica: hoxe en día é común en moitos hospitais —entre eles os galegos—, como ocorre no  uso de ferramentas para interpretar radiografías”. También “a mellora da eficiencia e a redución de custes, algo importante se temos en conta que en moitas disciplinas os profesionais dedican a metade do tempo a cubrir o historial médico e a informar. Calquera ferramenta que facilite este labor fará que os profesionais da saúde dispoñan de máis tempo para dedicar aos pacientes”. Además, la IA se está aplicando mucho “no desenvolvemento de fármacos, o que pode dar resultados extraordinarios. Actualmente, poñer un novo medicamento no mercado implica, de media, agardar dez anos e investir 2.000 millóns de dólares. Estímase que a aplicación sistemática da IA reducirá en poucos anos esas cifras nun orde de magnitude. O desenvolvemento do fármaco podería durar un ou dous anos cun custe asociado de 200 ou 300 millóns de dólares. Isto é fantástico, porque permitirá que cheguen máis solucións ao mercado para atender as nosas doenzas”.

Otra de las áreas con gran potencial es el procesamiento de señales fisiológicas, como el electrocardiograma, aunque esto también trae consigo sus propios retos. “Hai uns anos, unha empresa estadounidense desenvolveu un sistema baseado en IA para a detección temperá de morte súbita a través de análises electrocardiográficos. Empregouse unha base de datos de medio millón de pacientes con case dous millóns de electrocardiogramas, e o software acadou niveis de predición moi superiores aos dos expertos humanos. Cando se lles pediu aos médicos que analizaran de novo as probas para comprobar que se lles pasara por alto en casos nos que a máquina anticipou a morte temperá dun paciente e os expertos humanos non”, fueron incapaces de “identificar nada relevante que se lles poidese pasar por alto na súa interpretación do electrocardiograma”. La inteligencia artificial puede “recoñecer certas sutilezas imperceptibles para o ollo humano, pero o problema está en que non sempre é capaz de explicar o fundamento dos seus resultados”. Trátase de modelos tan complexos que poden chegar a ter miles de millóns de parámetros, polo que é moi difícil saber cales foron os aspectos clave para dar un resultado, algo que sempre é conveniente e resulta fundamental no ámbito médico. Non basta con coñecer a conclusión e saber que obxectivamente pode ser correcta case sempre, senón que tamén é necesario unha explicación para poder actuar en consecuencia —por exemplo, para buscar as mellores formas de afrontar unha doenza ou un mal pronóstico, senón que tamén é necesario unha explicación para saber se é posible contrarrestar ou minimizar o problema”.

Entre los desafíos que implica el uso de esta tecnología está, además, la privacidad de los datos de salud, “que temos que contemplar como algo absolutamente prioritario, porque falamos de datos moi sensibles”. Según Senén Barro, abordar todos estos posibles problemas o riesgos “non é simplemente unha cuestión de ética, senón que debe haber unha regulamentación específica para calquera tipo de aplicación neste ámbito que marque con claridade o camiño do permisible e do que non o é”.

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