La Inteligencia Artificial ya analiza radiografías en el SERGAS en Santiago, Ferrol y O Barbanza
jueves, 26 de septiembre de 2024, 10:02
Por ahora es un test pilo. Se está ensayando en centros de salud del área de Santiago de Compostela - Barbanza y Ferrol, según adelanta Faro.
El uso de IA en la atención primaria gallega ha sido implementado progresivamente en varios centros de salud desde hace unos meses. Según la Consellería de Sanidade, este sistema no pretende reemplazar al radiólogo, sino actuar como un apoyo para los médicos de familia en la detección de anomalías visuales en las pruebas de imagen. De hecho, la IA ya ha demostrado ser capaz de identificar ciertas patologías con una precisión notable, lo que podría ser especialmente útil en situaciones donde los recursos son limitados o el tiempo es un factor crítico.
Por ahora, la sanidad pública limita el uso de la IA la revisión de radiografías, especialmente las relacionadas con huesos y tórax, donde las tecnologías basadas en IA ya han probado ser eficaces según varias investigaciones científicas publicadas en revistas de prestigio.
Según explica el jefe de servicio del centro de salud de As Pontes, Pablo Pérez Hermida, la incorporación de IA acelera un diagnóstico preliminar porque "nos da una primera impresión antes de tener el informe del radiólogo", detalla.
Esta herramienta está diseñada para identificar posibles lesiones o anomalías en las radiografías, como fracturas o nódulos sospechosos, lo que podría permitir una atención más ágil y, en algunos casos, incluso iniciar tratamientos tempranos antes de que el radiólogo emita un informe definitivo.
Uno de los aspectos destacados de esta iniciativa es la posibilidad de utilizar grandes cantidades de datos para mejorar el análisis de los pacientes. Se han introducido herramientas basadas en Big Data que permiten a los médicos de atención primaria realizar un seguimiento más detallado del historial clínico.
Según explica Pérez Hermida, los profesionales pueden ver cómo se relacionan los diferentes episodios de salud del paciente con su evolución actual, lo que facilita un enfoque más integral en el tratamiento. "No solo se trata de ver la radiografía, sino de poder correlacionar esa información con otras variables clínicas del paciente", aclara.
El historial y las características propias de cada cuerpo también son claves en otra de las aplicaciones de IA que está desarrollando el SERGAS. Se trata de la creación de tratamientos contra el cáncer ad-hoc en función de las características del sistema inmunitario del enfermo y del tipo de cáncer que padece.
¿Qué ventajas aporta la Inteligencia Artificial sobre el análisis de un radiólogo humano?
Una de las aplicaciones más interesantes de la IA en la medicina radica en su capacidad para superar algunos de los límites inherentes a la visión humana. Los sistemas de IA pueden procesar enormes volúmenes de datos visuales de manera rápida y precisa, identificando patrones que a menudo pasan desapercibidos para el ojo humano. Por ejemplo, en el caso de las radiografías de tórax, la IA ha demostrado ser capaz de detectar pequeñas lesiones pulmonares o fracturas que, por su tamaño o ubicación, podrían no ser visibles fácilmente en una primera revisión por parte de un médico.
La IA también puede realizar análisis cuantitativos de las imágenes, como medir con precisión el tamaño y la forma de un tumor o calcular la densidad ósea de un paciente, algo que el ojo humano no puede hacer con tanta precisión sin herramientas adicionales. Esto abre nuevas posibilidades para la medicina personalizada, permitiendo que los tratamientos se ajusten de manera más exacta a las necesidades individuales del paciente. En este sentido, se espera que, a medida que la tecnología avance y se perfeccione, la IA no solo complemente, sino que también optimice el proceso de diagnóstico médico.
Aunque aún está en fase de prueba en muchos aspectos, sus primeros resultados apuntan a una mejora significativa en la eficiencia y precisión de los diagnósticos, lo que, en última instancia, se traduce en una atención más rápida y efectiva para los pacientes. Además, permitirá a la sanidad pública aliviar su sobrecarga y reducir costes.