Expertos vaticinan en Elche cómo la inteligencia artificial revolucionará el diagnóstico de enfermedades

La inteligencia artificial (IA) aumentará la esperanza de vida de las personas. Es la contundente conclusión a la que llegan los expertos reunidos por el Parque Científico de la Universidad Miguel Hernández de Elche reunidos este miércoles en unas jornadas en el campus ilicitano. Empresas de los parques científicos de las universidades públicas de la Comunidad Valenciana ya trabajan en el desarrollo de la inteligencia artificial aplicada al ámbito de la salud.

Lo que queda de manifiesto es que la inteligencia artificial revolucionará el diagnóstico y la prevención de enfermedades en un futuro tan cercano que algunos centros hospitalarios como La Fe de València ya han empezado a hacer uso de ella.

¿De qué manera lo hará? La respuesta es sencilla. La inteligencia artificial ayuda a procesar y estructurar distintas fuentes de datos (historiales, notas clínicas e imágenes) permitiendo optimizar la atención primaria del paciente, avanzar en la investigación médica, ofrecer mejores soluciones en la prevención de enfermedades, ahorrar costes y, sobre todo, permite a los médicos realizar diagnósticos más rápidos, precisos y seguros y mejorar la prevención de enfermedades.

«Un diagnóstico precoz aumenta la esperanza de vida y eso lo permite la IA, evitará muchas muertes»

Sergio Román

— Director de financiación y desarrollo empresarial del Parque Científico de la UMH

Las jornadas organizadas por el Parque Científico de Elche dentro del foro «Innotransfer» se centraron en analizar las necesidades y tendencias del sector salud relacionadas con la inteligencia artificial. Un campo, el sanitario y biotecnológico, en el que la UMH es puntera.

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En la jornada participaron diversos profesionales del sector sanitario y expertos en inteligencia artificial, así como empresas y startups que están desarrollando investigaciones en este sentido y organismos públicos, como la Agencia Valenciana de la Innovación (AVI). 

En el sector de la salud ya se implementa esta tecnología para mejorar la velocidad y la precisión de los diagnósticos médicos, así como la detección de enfermedades. «Básicamente, se entrena un modelo estadístico para que, a base de tener muchas imágenes y datos, la inteligencia artificial permite mostrar a un médico, con una gran anticipación, si una persona tiene o no posibilidades de desarrollar una enfermedad», explica Sergio Román, director del área financiera y de desarrollo empresarial del Parque Científico de la UMH.

También evitará errores en los diagnósticos y permitirá que estos sean más rápidos, algo crucial con el desarrollo de algunas patologías. Esta tecnología será especialmente útil para detectar cánceres virulentos o sepsis. También permitirá trabajar en la cirugía de precisión. «El hecho de tener diagnósticos precoces aumenta la esperanza de vida y esto lo permite la inteligencia artificial por lo que va a evitar, en un alto grado, la mortandad», añade. 

La inteligencia artificial se basa en captar muchos datos e información para aprender y hacer un modelo de predicción, a través de la casuística y de los históricos, de lo que puede llegar a pasar con un porcentaje de éxito.

Esto solo se puede hacer si hay muchos datos. Por ello, en estas jornadas se ha hecho un llamamiento a los centros sanitarios para que se comparta la información sobre los diagnósticos. «La información ya existía antes, la diferencia es el soporte, ya que antes se guardaba todo en papel y ahora es un dato informático que se puede trabajar, manipular y conectarse en red para compartir, de manera instantánea, la información», señala el responsable del Parque Científico de la UMH.

Román recuerda lo difícil que era que los hospitales intercambiaran entre ellos los expedientes de los pacientes, que estaban en papel, pero hoy en día se guardan en bases de datos que permiten trabajar en red para compartirse.

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Ahorro de costes

La inteligencia artificial también ahorrará costes ya que permite anticiparse a posibles errores que haya en pruebas o estudios clínicos ya que el sistema dispone de información de otros casos en los que se hayan cometido. «Aumenta así el porcentaje de acierto y disminuye la probabilidad de que el paciente reciba un diagnóstico erróneo y deba volver a ser hospitalizado hasta que se le diagnostique lo que tiene, y también se evitan muertes porque diagnosticar a tiempo algunas enfermedades es vital, como la sepsis, que el intervalo que pase de 3 o 4 horas es un margen entre la vida y la muerte», explica Sergio Román. 

Éxito de asistencia

En las jornadas, que contaron con más de 200 asistentes presenciales y online, intervino el Hospital La Fe, que puso el foco en la digitalización. María Eugenia Gas abordó la transformación del sistema sanitario. Para ello, explicó el proceso de transformación digital iniciado en el Departamento de Salud Valencia La Fe.

También la empresa Quibim que interpreta imágenes radiológicas usando la IA para traducirlas en predicciones relacionadas con el diagnóstico de enfermedades. Gemma Urbanos, de Quibim, incidió en la transformación de datos de imagen médica en predicciones. Durante su ponencia, analizó cómo los datos obtenidos de la imagen médica combinados con algoritmos de IA pueden traducirse en predicciones relacionadas con el diagnóstico de enfermedades, la personalización de tratamientos médicos y la evolución de los pacientes. 

Ribera Salud, que también participó, está utilizando la IA para el seguimiento de patologías dermatológicas. Esther Aucejo, del grupo Ribera, explicó la herramienta de seguimiento de patologías dermatológicas, basada en análisis de imagen por Inteligencia Artificial, la cual se ha puesto en marcha en Dermatología del Hospital Universitario de Torrejón y compartió los resultados preliminares. 

La empresa Futurs, por su parte, usa la IA para crear algoritmos predictivos que permitan intervenir antes de que el paciente desarrolle una enfermedad o empeoramiento. El gerente de Desarrollo de Software en Futurs, Francisco Manuel Aznar, explicó en su ponencia cómo la IA puede agilizar procesos en el sector salud para tratar la exorbitante cantidad de datos que se generan en los hospitales. Todo ello, con la finalidad de utilizar el Big Data para crear algoritmos predictivos que permitan intervenir antes de que el paciente desarrolle una enfermedad, un problema de salud o un empeoramiento.

Y Avamed expuso su caso de éxito en la identificación de tumores cerebrales agresivos con «deep learning». Lucas Antonio Díez, de esta empresa, explicó la identificación primaria de glioblastomas supratentoriales con "deep learning". Durante su intervención, Díez analizó cómo a través de esta tecnología es posible identificar, separar y mostrar las subregiones: tumor realzado, núcleo del tumor y tumor completo. También, conseguir describir la mayor parte del tumor en comparación con la sustancia blanca sana y el tejido peritumoral edematoso invadido.