Más presupuesto para usar IA en una Radiología donde crecen los algoritmos

Un estudio publicado recientemente en la revista científica The Lancet recalca que la inteligencia artificial (IA) es tan útil como poner a dos radiólogos especializados en mamografías a buscar tumores, además de concluir que el programa tecnológico encuentra hasta un 20 por ciento más de tumores comparando con el proceso tradicional. Se trata, tal y como enfatizan desde la especialidad de Radiología, de todo un avance, para lo que piden a las autoridades sanitarias más presupuesto para este tipo de herramientas.

“Es importante tener en cuenta que la partida presupustaria dedicada a software y programas de ayuda a la decisión radiológica es relativamente baja, y que una gran parte de la inversión va dirigida a grandes máquinas como resonancias magnéticas o tomografías computarizadas. Por ello, debemos empezar a dedicar parte del presupuesto a este tipo de sistemas de soporte, que tendrán un coste mantenido”, argumenta a este diario Josep Munuera, responsable científico de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM). Concretamente, desde la especialidad urgen a ‘pensar’ nuevos presupuestos en sanidad con un peso mayor de todo lo relacionado a la inteligencia artificial.

Es por ello que Munuera, que a su vez ostenta el cargo de director de Radiodiagnóstico del Hospital San Pau de Barcelona, recalca la importancia de que las instituciones “faciliten el acceso” a esta tecnología. Y es que el radiólogo incide en que si lo que se quiere conseguir es una mejora de la salud de los pacientes y ciudadanos gracias a una mejor “fiabilidad y precisión” del proceso radiológico, se debe incorporar el coste de esos sistemas de precisión de la IA. “Tendrían que ser proyectos a corto o medio plazo, que tengan en cuenta las compras y licitaciones del sistema de salud, porque tarde o temprano entraremos en esta fase”, añade.

Para ello, el responsable científico de la sociedad médica señala que desde las instituciones deben definirse programas de incorporación de esta nueva tecnología: “Estas herramientas nos ayudan y benefician aquello en lo que queramos mejorar, ya sea la lista de espera o el impacto diagnóstico sobre el paciente. Lo que hay que hacer es empezar a incorporar estas herramientas al día a día clínico de una forma metódica, incorporándolo con conocimiento de qué respuesta queremos obtener de la herramienta y haciendo un seguimiento para ver que no existen alteraciones en el programa para que produzca el efecto deseado”.

Diversa implementación de la IA

Además, Munuera indica que a medida que se vayan implementando los diferentes programas de inteligencia artificial se podrá actuar de manera más incisiva en cada uno de los casos clínicos, ya que cada programa obedecerá a un objetivo diferente: “El diagnóstico es complejo en cada enfermedad. En general, existen algoritmos específicos para, por ejemplo, las neumonías, las fracturas, etc”. “No hay una sola inteligencia artificial, hay muchísimas”, añade, remarcando que estos algoritmos se pueden utilizar en diferentes aspectos de la sanidad. “No hay que olvidar cómo la IA también nos permite acelerar la adquisición de imágenes a pie de máquina, reduciendo los tiempos de la resonancia magnética, así como mejorar la imagen de radiografías simples o la citación de pacientes”, comenta.

Tal y como justifica el especialista, una cosa es interpretar imágenes, que es donde se encuentra a día de hoy la Radiología, y otra valorar el estado del enfermo o decidir cuál es la prueba y la terapia más adecuada. “La inteligencia artificial puede ayudarnos en muchísimas áreas”, afirma, puesto que el papel del radiólogo “trasciende” del hecho de diagnosticar por imagen. “Somos profesionales que gestionamos la adecuación de las pruebas para saber cuál es la más adecuada, hacemos el diagnóstico al interpretar las imágenes y también atendemos las dudas de los pacientes, además de realizar tratamientos como en la Radiología intervencionista”, sentencia Munuera.

“Los algoritmos de inteligencia artificial de visión por computación, cuando se hace un TAC de torax, pueden identificar varias lesiones como, por ejemplo, un nódulo pulmonar o algún tipo de fractura ósea, pero difícilmente pueden diagnosticar a la vez varias patologías, sobre todo si no están preparados para ello. No están preparados a día de hoy para valorar todas las facetas en las que nosotros participamos”, explica el radiólogo. Por otro lado, recalca que esta nueva tecnología ayudará al profesional sanitario de la especialidad en la consistencia, precisión y rapidez.