Pablo Malo Segura
Ana Fernández Agüero / Gabriela Vázquez Vegas (fotografías y vídeo)
La sanidad genera cada año más de mil millones de imágenes médicas en Europa, pero menos del 0,01% se reutiliza con fines de investigación o innovación. El Dr. Luis Martí-Bonmatí, presidente de la Fundación Imaging y coordinador científico del proyecto Eucaim, destaca en un nuevo episodio del videopodcast de iSanidad la necesidad de aprovechar mejor estos datos. «Hay una disociación entre lo que hacemos en la práctica asistencial y lo que empleamos luego para poder mejorar la medicina. De millones de imágenes médicas, una ínfima cantidad se usa para generar nuevo conocimiento», lamenta.
Esto, asegura, se debe a dos grandes cuellos de botella: la falta de digitalización del sistema, que está mejorando en los últimos años, y un problema que califica como intelectual. «La medicina no es sólo diagnosticar y tratar a los pacientes. Tanto los profesionales como las administraciones debemos garantizar que ese conocimiento mejora continuamente empleando la información que se genera todos los días», afirma el expresidente de la Sociedad Española de Radiología Médica (Seram).
Dr. Martí-Bonmatí: «El gran reto es que el Espacio de Datos sea homogéneo e interoperable y que la investigación se realice en condiciones de calidad y reproducibilidad»
Para que eso sea posible, no basta con acumular datos. Hace falta que sean homogéneos, comparables y fiables. La variabilidad que existe entre equipos, protocolos y niveles de calidad dificulta que los resultados puedan interpretarse con seguridad y trasladarse después a la práctica clínica. «En los últimos años hemos trabajado mucho en armonizar los datos para que puedan ser comparables y ya sabemos como hacerlo. El gran reto ahora es lograr que el Espacio de Datos de Salud sea homogéneo e interoperable y que la investigación se realice en condiciones de calidad y reproducibilidad, para que confiemos en los resultados», asegura.
Eucaim, una infraestructura estable de investigación con imagen médica en Europa
El proyecto Eucaim, una infraestructura digital federada europea para la investigación en cáncer basada en imágenes médicas, se puso en marcha en enero de 2023 y el Dr. Bonmatí coordina científicamente. «Gracias a la mejoría en el Espacio Europeo de Datos de Salud para uso asistencial, podemos beneficiarnos del uso secundario para la investigación y hacer que Europa sea un único entorno con acceso masivo a datos. Eucaim es el ejercicio de la Unión Europea para que todos los datos de calidad que se generan en proyectos de investigación no se pierdan y puedan ser reutilizados por otras comunidades científicas», subraya.
En este sentido, resalta que es fundamental entrenar bien las soluciones de inteligencia artificial con el fin de conseguir reproducibilidad, exactitud y fiabilidad en los resultados. Para ello, tienen que exponerse a millones de casos, imágenes y pacientes. «Estamos en el último año del proyecto y Eucaim va a quedar como una infraestructura estable de investigación con imagen médica en Europa compartiendo datos y creando comunidades de investigadores y también soluciones informáticas de inteligencia artificial, principalmente de ciencia en abierto», afirma.
«La mejor forma de saber cómo está expresándose una lesión es analizándola por imagen. Con computación, inteligencia artificial y estas infraestructuras podremos precisar cuál es el tratamiento que necesita cada persona en su proceso»
Martí-Bonmatí señala que la plataforma, que ya está en funcionamiento, cuenta con 300 usuarios y reúne millones de imágenes. Además, ha logrado el respaldo de 20 países europeos para establecerse como una entidad jurídica y consolidarse como una infraestructura estable. «Hemos conseguido que se quede en España. Hay muy pocas infraestructuras que están aquí y esta será una de ellas», resalta.
Gran parte del núcleo central de Eucaim se encuentra en Valencia con diversos actores involucrados: la Universidad Politécnica de Valencia, con el I3M; Quibim, empresa dedicada a inteligencia artificial e imagen médica; S2 Grupo, compañía centrada en ciberseguridad; y el Instituto de Investigación Sanitaria La Fe (IIS La Fe). «La Fundación Imaging surge para poner en valor la imagen médica, favorecer el emprendimiento, dar difusión a todos los avances y facilitar el despliegue de esa infraestructura en España y, en concreto, en Valencia», resalta.
Inteligencia artificial y retos regulatorios
El presidente de la Fundación Imaging considera que la imagen médica ha liderado buena parte de los avances más tangibles de la IA en medicina, desde la identificación de órganos o la delimitación de lesiones hasta la posibilidad de extraer patrones y ayudar a personalizar mejor los tratamientos. «La mejor forma de saber cómo está expresándose una lesión es analizándola por imagen. Con computación, inteligencia artificial y estas infraestructuras podremos precisar cuál es el tratamiento que necesita cada persona en su proceso», señala. Este conocimiento también se podrá utilizar para optimizar el tratamiento de enfermedades neurodegenerativas, inflamatorias o cardiovasculares.
Junto al potencial de la tecnología, Bonmatí aborda la situación de la gobernanza del dato. En su opinión, el gran desafío está en encontrar un equilibrio entre privacidad, seguridad, regulación y utilidad clínica, evitando que la complejidad normativa retrase la llegada de avances al paciente. «El objetivo final no es tener una regulación perfecta, sino que sea útil para el paciente. Si nos entretenemos gestionando y regulando, vamos a retrasar esas implantaciones», advierte.
«El objetivo final no es tener una regulación perfecta, sino que sea útil para el paciente»
El Dr. Martí Bonmatí destaca que las imágenes médicas permiten detectar lesiones antes de que aparezcan síntomas, porque, si se espera a que estos se manifiesten, «la enfermedad ha crecido o las lesiones ya son muy grandes». En este sentido, defiende que, del mismo modo que nadie cuestiona las ventajas de los programas de cribado en cáncer de mama, pulmón o próstata, también resultaría razonable extender esta estrategia a la detección precoz de otras lesiones antes de que aparezcan. «Hacer que la imagen se adelante en el tiempo nos permite tratar mejor o cambiar hábitos de vida que van a mejorar la salud de los pacientes y no hacer la medicina de hace 50 años de tratar solo las enfermedades», apunta.
Asimismo, subraya que, cuando el paciente ya está enfermo, resulta esencial conocer con la mayor precisión posible qué le ocurre, lo que exige invertir en equipamientos capaces de ofrecer la mejor imagen disponible, así como en soluciones computacionales y de inteligencia artificial que faciliten su interpretación. Estas herramientas, añade, ayudan a detectar cambios relevantes, seleccionar los tratamientos más adecuados y guiar mejor al paciente a lo largo de su proceso asistencial. «Entre todos, ingenieros, médicos, científicos de datos, gestores, tenemos que hacer que cada vez haya más ciudadanos libres de enfermedad y menos pacientes con enfermedades incurables», concluye.
