La aplicación médica de la Inteligencia Artificial, vital para impulsar la Medicina de Precisión

La IA es ya una herramienta clave, por ejemplo, en el ámbito del diagnóstico por imagen, pasando de una interpretación subjetiva de las mismas a una cuantificable a partir del análisis de datos no perceptibles por el ojo humano.

La aplicación médica de la inteligencia artificial no es el futuro, es el presente. Y, a decir de algunos de los expertos que han participado en la 19ª Jornada Internacional sobre Investigación traslacional y Medicina personalizada de precisión, "la salvación de la atención sanitaria". De lo que no hay duda es de que es un área de gran proyección e impacto y que cada vez está cobrando mayor interés y peso en la práctica clínica.

Para hablar sobre sus aplicaciones actuales así como los reto que aún están pendientes ha tenido lugar en en la Fundación Jiménez Díaz de Madrid un encuentro en el que, entre otros, ha contado con la presencia de Luis Martí-Bonmatí, director del Área Clínica de Imagen Médica del Hospital La Fe, de Valencia, quien también es director científico de Eucaim (European Cancer Imaging Infrastructure), quien ha hablado sobre su potencial, aplicado a las imágenes médica, una de las áreas donde está teniendo un gran desarrollo para el diagnóstico y detección temprana de enfermedades.

La radiómica es una ciencia de gran valor para la personalización del abordaje terapéutico en la medicina del futuro, ya que estudias características de las imágenes médicas imperceptibles al ojo humano mediante la aplicación de algoritmos automatizados con el objetivo de asociarlas a estados fisiológicos concretos. Durante su intervención, el Dr. Martí- Bonmatí ha expuesto alguna de las aplicaciones de esta disciplina en el diagnóstico y predicción de riesgo de eventos, como soporte en la toma de decisiones y en el seguimiento de tratamiento, entre los que ha destacado la identificación de cambios precoces en el parénquima antes de que un tumor sea macroscópicamente visible, la identificación de una diana terapéutica, o cómo puede predecirse la respuesta a la inmunoterapia considerando la heterogeneidad en la expresión dentro del tumor y de sus metástasis. “Esta información radiómica es de gran utilidad al mejorar los tiempos al diagnóstico preciso y minimizar los fallos en la selección del tratamiento”, ha sentenciado.

Para sacar su máximo potencial, disponer de datos de calidad sigue siendo todavía el gran reto. En este sentido, Martí- Bonmatí ha anunciado que el proyecto europeo Eucaim ha generado una infraestructura con un “grandísimo” repositorio para agrupar toda la información que ahora está dispersa y en riesgo de perderse. “Eucaim ofrecerá imágenes médicas y datos clínicos y moleculares relacionados a toda Europa, contribuyendo a mejorar los resultados de los algoritmos de inteligencia artificial y a minimizar los sesgos relacionados con la población que se utilizó para entrenarlos”. Además, la reciente regulación de la inteligencia artificial y del Espacio Europeo de Datos de Salud es un entorno fundamental para consolidar el potencial europeo en este campo. Por ello, añade que “para emplear esta tecnología también como generadora de información predictiva mediante modelos de causalidad se necesita de conjuntos de datos distribuidos y algoritmos federados que permitan generarlos, validando siempre su fiabilidad y sus requerimientos éticos y legales”.

Espacio europeo de datos sanitarios

Por su parte, Carmen Ayuso, jefa del departamento de Genética del Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz, de Madrid, y directora científica de su Instituto de Investigación Sanitaria, ha destacado que, por su gran capacidad y rapidez, la IA tiene un enorme potencial para mejorar la calidad, la eficiencia y la accesibilidad de la atención médica; así como para impulsar la investigación y la innovación en el ámbito de la salud. “Tanto en el análisis de la imagen médica como su aplicación en enfermedades raras, el uso de algoritmos de inteligencia artificial es una herramienta de soporte para procesar y extraer información clínica, ayudar al diagnóstico o clasificación de enfermedades, así como a planificar y guiar tratamientos”, ha asegurado.

En un contexto en el que su aplicación clínica es ya un hecho, es necesario profundizar en la formación de los profesionales sanitarios en esta área. En opinión de la Dra. Ayuso, “las limitaciones también existen y entre ellas están la rigurosidad en los datos de partida, la estandarización de la forma de recogerlos y el entrenamiento de todos los profesionales para participar en esta recogida de datos”.

"La medicina de precisión no va a ser posible sin IA", ha aseverado Antonio Andreu, director científico de Eatris (Infraestructura Avanzada Europea para la Investigación Traslacional), y el encargado de impartir la conferencia magistral "Impacto de la inteligencia artificial en el desarrollo de la Medicina Personalizada de Precisión en Europa", en la que ha presentado una visión general de los retos y las oportunidades de la IA en el contexto del sistema de salud poniendo en valor el cambio que representa la nueva legislación europea al respecto.

Así, ha asegurado que las oportunidades de progreso de la Medicina Personalizada de Precisión en los sistemas sanitarios de la mano de la inteligencia artificial son múltiples ya que “esta tecnología ya abarca todo el espectro de las intervenciones en salud, desde los procesos diagnósticos al seguimiento de los tratamientos y a la organización de hospitales, entre otros”.

Con el fin de facilitar el uso de los datos, la Comisión Europea ha identificado como máxima prioridad la creación del Espacio Europeo de Datos Sanitarios, con el objetivo de contribuir a la toma del control de los individuos de sus propios datos sanitarios; apoyar el uso de dichos datos para mejorar la prestación de asistencia sanitaria, la investigación, la innovación y la elaboración de políticas sanitarias; así como posibilitar el aprovechamiento pleno que supone el intercambio, el uso y la reutilización segura de los datos sanitarios.

En este sentido, la investigación, la colaboración y el marco regulador serán esenciales para maximizar los beneficios potenciales de la inteligencia artificial. En concreto, este experto ha desvelado que “su aplicación siempre tiene que estar supervisada y controlada por los profesionales” para garantizar un despliegue ético y responsable, al tiempo que se maximizan los beneficios para los pacientes y los sistemas sanitarios.

Fuente: La Razón