Redacción
La inteligencia artificial (IA) está transformando la medicina diagnóstica. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de información, detectar patrones imperceptibles para el ojo humano y asistir a los especialistas en la toma de decisiones tiene el potencial de cambiar la práctica clínica en áreas tan dependientes de la imagen como la radiología y la endoscopia digestiva.
Esta tecnología actúa como una herramienta de apoyo para los profesionales que mejora la precisión diagnóstica, aumenta la eficiencia asistencial y contribuye a una medicina más personalizada, preventiva y segura.
Radiología: extraer información invisible para el ojo humano
La incorporación de sistemas de inteligencia artificial en radiología responde al crecimiento exponencial de la información generada por las técnicas de imagen actuales. Los equipos de tomografía computarizada (TAC), resonancia magnética o mamografía producen hoy una cantidad de datos muy superior a la de hace apenas unos años.
“Los radiólogos ya no podemos elegir si debemos utilizar o no la IA: si no la utilizamos estaremos haciendo peor medicina”, asegura el Dr. Vicente Martínez de la Vega, jefe del Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Pozuelo. En este sentido, señala que hasta hace poco tiempo un escáner (TAC) de tórax estaba compuesto por unas 50 imágenes mientras que “ahora podemos llegar a obtener hasta 1.000 imágenes con mucha mayor resolución e información”.
Dr. Martínez de la Vega: “Los radiólogos ya no podemos elegir si debemos utilizar o no la IA: si no la utilizamos estaremos haciendo peor medicina”
Esta evolución tecnológica hace imprescindible el apoyo de herramientas avanzadas de análisis. “Ningún radiólogo puede analizar tantas imágenes. Además, estas imágenes contienen información que no es visible al ojo humano y debe ser extraída por medio de computación. Necesitamos que la IA nos ayude a extraer este tipo de información que no solo tiene importancia diagnóstica sino también pronóstica, favoreciendo la medicina de precisión”, afirma.
La IA ya se utiliza para detectar fracturas, hemorragias, lesiones pulmonares o tumores mediante algoritmos entrenados con miles de estudios radiológicos. En el ámbito de la patología mamaria, por ejemplo, los sistemas son capaces de analizar mamografías y ecografías, detectar lesiones sospechosas y generar índices de riesgo de cáncer. “Estos análisis se realizan de forma automática. No evitan que el radiólogo deba seguir analizando la prueba, pero permiten que los más expertos puedan dedicarse solo a valorar las pruebas más complejas”, resalta el Dr. Martínez de la Vega.
Uno de los aspectos más destacados de esta tecnología es la rapidez. “La IA aporta respuestas de forma casi inmediata y no se cansa”, subraya. En el análisis de las radiografías de Urgencias para detectar fracturas o patología pulmonar, explica que estas herramientas alcanzan una sensibilidad similar a la de un radiólogo experto y superior a la de un médico no formado específicamente en análisis radiológico.
En radiología, la IA permite avanzar hacia modelos más predictivos, personalizados y seguros, al facilitar la selección de pacientes o la elección del protocolo de imagen más adecuado
“La utilización de la inteligencia artificial ayuda mucho a mejorar la seguridad de nuestros pacientes”, destaca. No obstante, insiste en que la decisión final sigue correspondiendo al especialista. “Estas herramientas ofrecen una propuesta de diagnóstico que siempre tiene que ratificar un especialista”.
Además de mejorar la interpretación de imágenes, la IA también permite priorizar a qué pacientes estudiar y la periodicidad necesaria, cuál es el protocolo de imagen que se debe utilizar para mejorar la calidad o alertar en caso de que detecte una lesión sospechosa o que requiera carácter urgente. “No podemos continuar sin ella porque las nuevas técnicas de imagen adquieren tal cantidad de información, tal volumen de imágenes que es imposible analizar por una persona. La inteligencia artificial es un imperativo para avanzar hacia una medicina personalizada y de precisión”, afirma el jefe del Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Pozuelo.
Los equipos de radiodiagnóstico están dotados de IA en el proceso de adquisición de las imágenes. Esto permite eliminar el ruido, mejorar la calidad y resolución, acortar los tiempos de exploración, lograr mayor fiabilidad diagnóstica y emitir menos radiación nociva al paciente.
Endoscopia digestiva: más detección y menos biopsias innecesarias
Pero no es una innovación que haya llegado solamente para mejorar los diagnósticos radiológicos. En endoscopia digestiva, los sistemas de apoyo al diagnóstico pueden mejorar la prevención del cáncer colorrectal. El Dr. Juan Arenas, jefe del Servicio de Aparato Digestivo de Policlínica Gipuzkoa, explica que la IA en endoscopia se basa en algoritmos diseñados para aprender de una gran cantidad de datos con el objetivo de “ayudar a los médicos a interpretar imágenes, mejorar el flujo de trabajo y reducir errores médicos”.
Dr. Arenas: “El uso de IA aumenta un 10% la detección de pólipos de colon, con lo que puede prevenir el desarrollo de cáncer de colon”
Actualmente, las aplicaciones más desarrolladas se centran en dos áreas: la detección asistida por ordenador (CADe), que ayuda a identificar lesiones como los pólipos de colon, y el diagnóstico asistido por ordenador (CADx), orientado a clasificar patologías durante la exploración, por ejemplo, el tipo de pólipo observado en una colonoscopia.
El Dr. Arenas destaca que una de las principales ventajas es la constancia del sistema durante todo el procedimiento. “La máquina nunca se cansa y nos puede ayudar a dirigirnos para que exploremos con más detalle una zona. Además, al clasificarnos el tipo de patología, nos va a evitar que hagamos biopsias innecesarias”, afirma. Los resultados clínicos son significativos en la detección de pólipos de colon. Según el especialista, “el uso de IA aumenta un 10% la detección de pólipos de colon, con lo que puede prevenir el desarrollo de cáncer de colon”.
En endoscopia digestiva, el desarrollo de la IA abre nuevas posibilidades para aumentar la detección de lesiones, reducir procedimientos innecesarios y mejorar la calidad diagnóstica en patologías digestivas de alto impacto
Al igual que en radiología, la IA no sustituye la experiencia clínica, sino que la potencia. “Fue implementada para hacer mejores endoscopistas a médicos sin experiencia, pero es que también hace mejores a médicos experimentados”, señala el Dr. Arenas. Actualmente, hay varios estudios en marcha sobre el uso de la IA en otras patologías del tubo digestivo como puede ser en el seguimiento del esófago de Barrett o en la gastritis crónica.
La inteligencia artificial aplicada al diagnóstico médico abre una nueva etapa en la atención sanitaria, en la que los algoritmos no sustituyen al médico, pero sí amplían sus capacidades para ofrecer diagnósticos más precoces, precisos y seguros, con un impacto directo en los resultados clínicos y en la calidad de vida de los pacientes.
