El Hospital Universitario La Paz marca el ritmo en España de la integración de la inteligencia artificial en salud. Lejos de ser un futurible en sanidad, la IA está revolucionando ya todas las esferas del Sistema Nacional de Salud. Esta nueva tecnología brinda grandes oportunidades como “copiloto” del profesional sanitario que, en el caso de La Paz, lleva años aprovechando para la optimización de la gestión hospitalaria, el diagnóstico y detección de enfermedades e, incluso, en tratamientos especializados para los pacientes.
A lo largo del año, el complejo hospitalario madrileño, uno de los centros de referencia en España, es capaz de atender más de un millón de consultas, 230.000 urgencias y 49.000 ingresos. La implementación de la IA, por ejemplo, en la automatización de procesos rutinarios marca la diferencia en la atención de los pacientes. Así lo subrayó la coordinadora del Comité Ejecutivo de Transformación Digital de La Paz, Ana Gómez Galindo: “Cualquier tipo de herramienta que nos suponga un beneficio en la mejora de la eficiencia de nuestros procesos será bienvenida y analizada”.
Fiel a esta filosofía, el hospital madrileño lidera la investigación en torno a la IA desde la Sanidad pública, un liderazgo que reconoció la escuela de negocios Founderz, en colaboración con Microsoft, en un webinar inaugurado por la viceconsejera de Digitalización de la Comunidad de Madrid, Silvia Roldán Fernández. “En ocasiones la sanidad privada impulsa las innovaciones tecnológicas y se rescatan las que funcionan, pero La Paz está liderando la integración de inteligencia artificial en el mundo sanitario en España”, destacó Pau Garcia-Milà, CEO de Founderz.
Por su parte, la viceconsejera madrileña compartió los avances de la cartera de Digitalización en materia de inteligencia artificial aplicada a la sanidad. El primer proyecto está relacionado con las pruebas diagnósticas de los TAC. El procedimiento utiliza un motor de inteligencia para realizar, rápidamente, un preinforme que ayuda al facultativo, “que es quien tiene que certificar si el diagnóstico es correcto”. Por otra parte, el Gobierno regional aprobó recientemente, en colaboración con Microsoft, un proyecto pionero para reducir el tiempo de diagnóstico de enfermedades raras. “De las pruebas realizadas el índice de aciertos está en torno al 80 o 90 por ciento”, ha concretado Roldán.
Integración a todos los niveles
El Hospital Universitario La Paz está trabajando a todos los niveles para lograr una integración efectiva y segura de la IA, abordando las oportunidades que brinda esta nueva tecnología “con prudencia, supervisión y respetando la privacidad de los datos y otros requisitos legales”, subrayó Rafael Pérez-Santamarina, gerente de La Paz. Durante el webinar, especialistas del complejo hospitalario detallaron su incursión en el uso de inteligencia artificial para buscar soluciones en el diagnóstico por imagen, medicina personalizada, genómica avanzada, neurotecnología, visión integral del paciente y soporte a la actividad diaria.
La IA, en su función de copiloto, tiene el potencial de reducir “drásticamente” los tiempos de espera. En ese sentido se pronunció Jorge Álvarez Troncoso, del Servicio de Medicina Interna, que dio a todos la bienvenida a “una exploración del futuro de la Medicina”. En el complejo campo de la Medicina interna, la IA da soporte en el diagnóstico de enfermedades raras, ecografías a pie de cama, análisis de capilaroscopias con enfermedades autoinmunes sistémicas o diagnósticos histológicos.
Diagnóstico por imagen
Los avances logrados por el Hospital La Paz van un paso más allá en todo lo relacionado con el diagnóstico por imagen. El hospital madrileño viaja al espacio, de la mano de la Agencia Espacial Europea (ESA), para asistir a los astronautas en futuras misiones. El proyecto ALISSE aplica la IA para que los astronautas sean capaces de adquirir planos de ecografía estándar que sirvan para el diagnóstico remoto desde la Tierra. “Lo hemos probado con estudiantes con escaso o nulo conocimiento de anatomía, quienes, gracias a las indicaciones del sistema, fueron capaces de conseguir que el 90 por ciento de las imágenes obtenidas fueran útiles para su interpretación”, aseguró Milagros Martí de Gracia, jefa de Sección de Radiología de Urgencias.
El campo de la Neurología también se beneficia de algunas aplicaciones de IA para conseguir imágenes con mucha fiabilidad atómica. Además, en colaboración con la Universidad Politécnica de Madrid, la Sección de Neurosonología y Neurología Computacional ha desarrollado un proyecto para el análisis computacional del movimiento que cuantifica el déficit funcional. “Los modelos pueden establecer patrones que permiten no sólo cuantificar, sino identificar la enfermedad”, explicó la jefa de este equipo, María Alonso de Leciñana. Asimismo, ha desarrollado una herramienta que ayuda en la comunicación y recuperación del lenguaje en pacientes con afasia.
Avances en oncología
El Servicio de Hemato-Oncología pediátrica, por otra parte, desarrolla un modelo predictivo de supervivencia al trasplante de progenitores hematopoyéticos alogénico. “Hemos generado un modelo en el cual identificamos diez variables con una exactitud por encima del 70 por ciento”, concretó el jefe del Servicio, Antonio Pérez Martínez. Además, colabora con el proyecto Pencil-SEHOP y ReALLNet en desarrollos de inteligencia artificial para mejorar la asistencia de pacientes con leucemias pediátricas.
Para Javier de Castro Carpeño, jefe de Sección de Oncología Médica, “la inteligencia artificial en un campo como el cáncer es fundamental para la investigación, para la mejora tecnológica, pero, sobre todo, para dar soluciones a nuestros pacientes más allá de las clínicamente clásicas considerada”. En este sentido, hoy es posible determinar la patogenicidad de variantes genéticas en el cáncer y predecir qué pacientes podrían beneficiarse más de un tratamiento específico. Por otra parte, el análisis del metiloma permite diagnosticar tumores del sistema nervioso central de difícil clasificación y se avanza para extenderlo a otro tipo de tumores.
Campo de la genómica
Dos proyectos innovadores liderados por el Hospital La Paz sobresalen en el campo de la genómica. El primero de ellos, denominado Medigenomics, es una plataforma tecnológica innovadora, experta e integrada de genómica de precisión que incorpora inteligencia para el procesamiento de lenguaje natural de conversaciones en consultas que se integran en informes médicos.
A partir del lenguaje natural también se extraen fenotipos de informes médicos, que se codifican para su uso con herramientas machine learning. “Lo que hemos hecho con este proyecto –AIMEDICUM– es integrar todas las patologías humanas y clasificarlas en enfermedades comunes, enfermedades raras, intoxicaciones y toxicidades y, lo que es aún más importante, agregar todos los efectos adversos a los medicamentos”, según explicó Pablo Lapuzina Badía, Director Científico de CIBERER y Jefe de Investigación del INGEMM.
