Redacción
Una nueva herramienta basada en inteligencia artificial (IA) y desarrollada por un equipo multidisciplinar de profesionales del del Hospital Universitario Sant Joan d’Alacant (Alicante) contribuirá a predecir la respuesta personalizada a los tratamientos biológicos en pacientes con asma grave. Esta utilidad, bautizada ‘Sistema de Predicción Personalizada de Respuesta al Tratamiento Mediante la Detección de Biomarcadores de Valor y el uso de Inteligencia Artificial Aplicada a Imágenes de TAC’, también permitirá realizar la lectura automática de tomografías computarizadas torácicas (TAC).
Según el Dr. Ignacio Boira Enrique, neumólogo del hospital, “el reto ha sido crear una herramienta multitarea capaz de analizar e integrar cada una de las variables que puede afectar a la respuesta del paciente a un fármaco biológico para poder predecir su respuesta”. En concreto, este sistema combina tres elementos clave: biomarcadores de valor asociados a la inflamación eosinofílica, análisis automático de imágenes de TAC y algoritmos avanzados de IA que integran toda la información clínica.
El nuevo sistema basado en IA permite iniciar más rápido los tratamientos biológicos en pacientes con respuesta predictiva favorable
Gracias a la predicción, se puede iniciar precozmente los tratamientos biológicos en pacientes con respuesta predictiva favorable y así disminuir la morbimortalidad y los ingresos hospitalarios. “Es fundamental comenzar cuanto antes el tratamiento apropiado para evitar daños irreversibles, como el remodelado bronquial, un engrosamiento de las vías respiratorias difícil de revertir”, explica el Dr. Eusebi Chiner, jefe del Servicio de Neumología. Y matiza que el enfoque anticipado resulta crucial.
El asma es una de las enfermedades respiratorias más frecuentes, afectando en España a una de cada diez personas, de los que entre el 5% y el 10% presenta asma grave no controlada, asociado a una gran morbimortalidad.
Análisis automático de imágenes TAC
Además de la herramienta predictiva, en el marco de este proyecto se está desarrollando un sistema de análisis automático de imágenes TAC mediante IA para generar biomarcadores radiológicos (como el engrosamiento de la pared bronquial, la presencia de tapones de moco, las bronquiectasias o las áreas de atrapamiento aéreo) de forma sencilla, precisa y ágil, evitando el laborioso y complejo etiquetado manual tradicional. “La lectura de un estudio de TAC de un paciente asmático puede tardar de 20 a 25 minutos de manos de un radiólogo experto. El hecho de disponer de una herramienta que haga una lectura automática favorece la obtención de este dato importante, para poder empezar lo antes posible los biológicos en los pacientes con asma grave y así reducir los ingresos hospitalarios y mejorar su calidad de vida”, añade el Dr. Boira.
El sistema de análisis automático de imágenes TAC con IA evita el etiquetado manual tradicional
Asimismo, el equipo multidisciplinar está compuesto además de por el Dr. Boira y el Dr. Chiner, del Servicio de Neumología, por el Dr. Joaquín Galant Herrero y la Dra. María Dolores Martínez Juan, del Servicio de Radiodiagnóstico; José María Salinas Serrano, del Servicio de Informática, y director ejecutivo del proyecto de Imagen Médica GIMD, quien supervisa la infraestructura del Banco de Imágenes Médicas de la Comunidad Valenciana; y Germán González Serrando de la Universidad de Alicante. La iniciativa, presentada por el Dr. Boira, ha obtenido el segundo premio nacional del certamen científico EOS Phenotyping Challenge.
