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La inteligencia artificial, en sanidad: un reto clave en el diagnóstico y tratamiento
Desde predecir quién tiene un riesgo alto de padecer cáncer a lograr una detección precoz de enfermedades derivadas del envejecimiento o incluso impulsar un nuevo modelo de receta electrónica más personalizado. Las posibilidades de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud son infinitas y convierten a esta herramienta en un recurso a explorar en la investigación, con el fin último de mejorar la calidad de vida de los pacientes, garantizando su confidencialidad.
"Las tecnologías digitales avanzadas, como el análisis masivo de datos o big data, la inteligencia artificial (IA) o la robótica, ofrecen enormes posibilidades, ostentando un gran potencial transformador del sistema sanitario, lo cual redunda en sustanciales mejoras en relación con los pacientes, profesionales sanitarios, anticipación de riesgos, mayor precisión en tratamientos médicos y desarrollo de la investigación". Así lo traslada Joaquín Velilla, director general de Salud Digital e Infraestructuras del Gobierno de Aragón, una nueva estructura creada esta legisltaura siguiendo las directrices de la Estrategia de Salud Digital del Sistema Nacional de Salud.
El uso de la inteligencia artificial tanto en sanidad, como en cualquier otro ámbito, pone sobre la mesa la "importancia de una adecuada gestión y gobernanza del dato". En el caso de los datos de los usuarios del Sistema Aragonés de Salud, su responsable es la Administración autonómica, que debe "establecer sistemas seguros de anonimización de los mismos para poder utilizarnos después en investigaciones, estudios y la gestión clínica". Sería crear un "lago de datos", con información que no se pueda asociar con ninguna persona, para garantizar la confidencialidad.
En este ámbito, la Ley europea de Gobernanza de Datos entró en vigor el pasado 24 de septiembre. El texto aborda varios aspectos de la gestión de datos y prioriza su privacidad y seguridad. El objetivo de esta nueva ley es crear un entorno seguro para compartir datos entre los Estados de la Unión Europea y diferentes sectores públicos y privados en beneficio de los ciudadanos, la sociedad y la economía.
La Unión Europea, además, ha adoptado planes y programas europeos de apoyo a la trasformación digital de la salud como la EU4Health 2021-2027 o el Programa Europa Digital, que buscan impulsar el liderazgo de Europa en este sector, en un contexto de grandes desafíos, entre los que destaca el envejecimiento de la población o el aumento de la esperanza de vida.
Entre los proyectos en los que trabaja Aragón para implantar la inteligencia artificial en el sistema sanitario destaca 'AI4HealthyAging', que busca aplicar la inteligencia artificial al diagnóstico y tratamiento temprano de enfermedades con gran prevalencia en el envejecimiento.
Hasta 17 organizaciones trabajan conjuntamente en el proyecto, cinco de ellas de Aragón. El Gobierno de Aragón participa a través de Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud (IACS) y el Instituto de Investigación Sanitaria IIS de Aragón, quienes aportarán el conocimiento en el análisis de dato sanitario y en la realización de ensayos clínicos o diseño de cohortes con pacientes. Por otra parte, el Instituto Tecnológico de Aragón (ITA) colaborará con la parte más tecnológica, estableciendo las pautas para el almacenamiento de la información y cómo interpretar ésta mediante técnicas de inteligencia artificial. Asimismo, el proyecto incorpora también la iniciativa privada, con Podoactiva y Bitbrain, que ofrecerán su conocimiento especializado para la detección de indicadores que permitan anticiparse a la evolución de enfermedades vinculadas con la movilidad y neurodegenerativas.
La Comunidad lleva años apostando fuerte por el uso del big data sanitario y este es solo un proyecto en el que demuestra todo el potencial. De las siete líneas de trabajo que aborda, uno por cada una de las patologías (cardiopatías, sarcopenia -que limita la movilidad y es la antesala a la dependencia-, trastornos del sueño, parkinson, salud mental, cáncer de colon y próstata e hipoacusia), investigadores aragoneses liderarán dos de ellas.
El proyecto, financiado dentro de la convocatoria 2021 del programa Misiones, con un presupuesto de 12.415.593,86 de euros y un plazo de ejecución de cuatro años, hasta el 31 de diciembre de 2024, aspira haber desarrollado antes de 2025 una solución que permita a los profesionales sanitarios diagnosticar de forma temprana las enfermedades.
El Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud será el encargado de definir cómo aplicar la inteligencia artificial en todas las patologías, especialmente en las relacionadas con cardiopatías. Asimismo, deberá velar por el correcto uso de los datos, desde un plano técnico, ético y legal.
Será también el responsable de crear una cohorte independiente con la que poder analizar todos los datos disponibles en el programa de vigilancia activa de cáncer de próstata de Aragón. Y hacerlo, además, a través de la plataforma de big data sanitario Bigan, desarrollada por técnicos del IACS y que ofrece un entorno seguro tanto por diseño, almacenamiento de datos como para el análisis de los mismos. Para desarrollar estas acciones, cuenta con un presupuesto de 1.091.390,00 euros.
De esos 12,415 millones de euros, el IIS Aragón lidera un estudio para el uso de la inteligencia artificial para el diagnóstico de cáncer de colon y próstata, de gran prevalencia en la tercera edad, para lo que se destinan 1,8 millones. El investigador principal es el profesor Manuel Doblaré. La parte de colon la está liderando el doctor Ángel Lanas y la de próstata, el doctor Ángel Borque. En este último caso, desde la puesta en marcha de este proyecto, en julio de 2021, se han recabado datos anonimizados de unos 95.000 varones aragoneses del sector sanitario Zaragoza II y se han evaluado 12 millones de análisis. Esto ha permitido generar modelos de inteligencia artificial. El proyecto concluirá a finales de 2024, de forma que no será antes de 2025 cuando se podría llevar a la práctica.
En la línea del proyecto centrada en la sarcopenia, patología caracterizada por la pérdida de masa muscular, el ITA utiliza técnicas de inteligencia artificial para analizar datos obtenidos de diversos estudios con pacientes, que incluyen tanto señales de sensores inerciales como datos visuales de cámaras. "El objetivo es determinar si, analizando la manera de caminar de las personas, podemos predecir la presencia de sarcopenia o el deterioro cognitivo", explica Irene Bosque, ingeniera de IA. En el Laboratorio de Inteligencia Artificial y Sistemas Cognitivos del ITA recoge, junto a Pablo Pérez Lázaro, matemático y físico, los datos que capta un traje especial, compuesto por numerosos sensores, que se probó la ingeniera electrónica Pilar Salvo. La primera fase será la recogida de datos, gracias a 60 voluntarios de entre 60 y 80 años de edad.
En el plano empresarial, Podoactiva pondrá los recursos necesarios y conocimiento clínico para identificar las principales anomalías relacionadas con la sarcopenia y, en colaboración de ingenieros y podólogos, usar esa información en el desarrollo de un dispositivo el objetivo de detectar patrones y ofrecer indicadores capaces de detectar de forma precoz enfermedades neurodegenerativas y estados de pérdida funcional característicos de la sarcopenia con el objetivo de disminuir la probabilidad de entrada en fragilidad o dependencia.
La también aragonesa Bitbrain buscará, entre otras cosas, biomarcadores relevantes que pueden ser rastreados en los ancianos para caracterizar la transición de una condición cognitiva saludable a una patológica. Y, para ello, mejorará la tecnología de neuroestimulación cognitiva basada en neurotecnología.
Otros proyectos
Desde el Grupo Tissue MicroEnvironment Lab (TME Lab), del Instituto de Investigación Sanitaria IIS Aragón y del I3A, trabajan en otros proyectos relacionados con la inteligencia artificial. Como el denominado Fertile, en colaboración con Quironsalud para determinar mediante técnicas de IA la viabilidad de óvulos fecundados en clínicas de fertilidad. O Pinn, en el que tratan de aplicar las redes neuronales a problemas de la Física, tratando de que utilicen datos y también las leyes físicas para aumentar su precisión y explicabilidad. Se trabaja también en otra línea que trata de utilizar bases de datos médicas y tecnologías LLM (ChatGPT) para responder a preguntas médicas que ayuden al especialista en múltiples campos.
Por otra parte, desde el IACS participan en otros proyectos, como Hervcov, que busca evaluar la implicación de los retrovirus endógenos, secuencias víricas integradas en el genoma que provienen de infecciones de individuos de hace miles de años que han llegado hasta la actualidad en el cuadro clínico del covid y el síndrome post-covid. Es un ejemplo de cómo aplicar la inteligencia artificial a la investigación, y que no implica el desarrollo de ninguna tecnología
El Instituto Aragonés de Ciencias de al Salud destaca también EUCanScreen, una acción conjunta en la que se busca la manera de integrar herramientas de IA en los sistemas sanitarios para facilitar el cribado de cáncer. Esta acción arranca ahora en abril de 2024.
Para Zoraida Soriano, directora de Producción de Conocimiento e Innovación del IACS: "La inteligencia artificial está revolucionando la medicina de manera auténticamente disruptiva. En los próximos diez años veremos tantos avances como en los 200 anteriores".
"La capacidad de estas tecnologías de analizar grandes cantidades de datos genómicos, metabólicos, radiómicos y metagenómicos supone introducir millones de lupas de aumento sobre la salud de cada individuo. Esto ofrece a los profesionales una visión más precisa y personalizada de la situación particular de cada paciente, dando paso a la Medicina Personalizada de Precisión", asegura. Y, a la vez, la inteligencia artificial "está acelerando el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos medicamentos al analizar grandes bases de datos farmacológicas e identificar compuestos prometedores que podrían tener aplicaciones terapéuticas".
Al hablar de inteligencia artificial, además, hay que "abordar las implicaciones éticas que surgen con estas tecnologías. La privacidad y confidencialidad de los datos son preocupaciones importantes cuando se utilizan algoritmos de inteligencia artificial en el ámbito sanitario. También es necesario afrontar cuestiones como el acceso equitativo a estas tecnologías, evitar sesgos algorítmicos y garantizar una supervisión adecuada para evitar malentendidos o mal uso. Abordar las preocupaciones éticas relacionadas con el uso responsable e igualitario para garantizar que estos avances beneficien a todos sin comprometer principios fundamentales como la privacidad y justicia".
La IA es clave en otros proyectos en los que participa el Instituto Tecnológico de Aragón. Junto con la empresa Podoactiva y la Fundación Alcaraz, trabaja en la detección de lesiones de deportistas con técnicas de inteligencia artificial, como el 'deep learning' y la visión por computadora, para determinar si es posible extraer datos biomecánicos precisos utilizando cámaras estándar. También en el denominado Hepatic, que busca desarrollar modelos de predicción o supervivencia de trasplantados en base a los datos del paciente y relaciones con las comorbilidades. El ITA, en colaboración con IIS Aragón, aborda el proyecto denominado Gastriciatool, que consiste en una herramienta de pronóstico de cáncer gástrico mediante modelos explicables de diagnóstico para ayudar al clínico a tomar decisiones críticas y detectar riesgos sobre un paciente.
Política de IA en Mutua MAZ
La inteligencia artificial ofrece muchas posibilidades al mundo asistencial. Desde Mutua MAZ tienen claro que el futuro pasa por desarrollar este campo y, para ello, ya se ha aprobado una política de IA y un sistema de gobernanza para usarla de manera ética y transparente.
"No solo da soluciones a las necesidades actuales, sino que abre una puerta a lo inimaginable hoy", asegura el director gerente de Mutua MAZ, Guillermo de Vílchez. Se trabaja con herramientas certificadas que cumplen la normativa europea, y la información está en un entorno seguro para proteger los datos de los 800.000 clientes afiliados a la Seguridad Social que están en MAZ.
Se aplica tanto en el ámbito administrativo como sanitario, en este sentido, explica De Vílchez, hay varias líneas de actuación. En lo sanitario, se ha implantado una prueba piloto para elegir la mejor solución para ayudar en el diagnóstico de radiografías de huesos; y otra sobre telerrehabilitación a domicilio. "Hay que ser prudentes -asegura el director gerente-. Nunca hemos empleado una herramienta de inteligencia artificial, con tanta capacidad de gestión de información, para dar una asistencia sanitaria".
Mutua MAZ prueba también la herramienta de chatbot, orientada al servicio de asistencia telemática a sus clientes; así como la codificación de diagnósticos, a partir de texto natural.
Numerosas posibilidades
En el ámbito farmacéutico, el Departamento de Sanidad está diseñando un nuevo modelo de receta electrónica gracias al cual, al añadir una prescripción en un paciente asociada a un diagnóstico, se mostrará los distintos medicamento disponibles y ordenados, valorando, entre otros criterios, las posibles alergias del paciente, su sexo, edad, filtrado glomerular (es decir, la función renal), la interacción con otros fármacos que está tomando el paciente y, por último, criterios de eficiencia o costes del tratamiento.
Toda esta información la podrá consultar el profesional, que seleccionará con esta ayuda la mejor alternativa de entre las disponibles, que se le mostrarán ordenadas y priorizadas según los criterios expuestos. Esta ayuda a la prescripción será posible gracias a algoritmos previamente validados y estandarizados con las evidencias disponibles a través de inteligencia artificial. Supondrá un soporte en la toma de decisiones del médico a la hora de instaurar un tratamiento, lo que mejora de la calidad y la seguridad de los tratamientos, además, de liberar de algo de tiempo del profesional en este proceso.
Anatomía patológica
Otro proyecto que va a comenzar a dar sus primeros pasos se refiere al uso de la inteligencia artificial en Anatomía Patológica. Se va a desarrollar en dos fases. En la primera, se va a adquirir un Sistema de Información Avanzado de Anatomía Patológica con trazabilidad. La compra ya está licitada y está dotada con unos 900.000 euros. Va a permitir obtener imágenes digitales con alta resolución y posibilidad de ampliarlas para mejorar el análisis de todo tipo de tumores. Se va a implementar a lo largo de 2024. La segunda fase se va a licitar en 2025 y gestionar en 2026. Supondrá usar la inteligencia artificial para el análisis de esas imágenes y poderlas compartirlas en red entre todos los servicios de Anatomía Patológica de Aragón. El proyecto persigue desarrollar una medicina de precisión, como paso previo a la medicina personalizada, que va suponer disminuir el tiempo de diagnóstico y lograr una mayor precisión en el mismo. Para el diseño de este proyecto se ha contado con la opinión de los profesionales de Anatomía Patológica.
A medio plazo, otras posibilidades que existen son el uso de 'software' en radiodiagnóstico para detectar patologías a través de la inteligencia artificial en el análisis de las imágenes; el uso de 'hardware' y 'software' en equipamientos y alta tecnología para utilizar algoritmos que den soporte a la decisión clínica; y contar con la IA para realizar llamadas de seguimiento o citaciones. Son aspectos que se quieren impulsar en los próximos años.