Los sistemas de patología digital se van a convertir en una realidad cada vez más habitual en los hospitales madrileños. Esta implementación permite la digitalización de las muestras para poder incrementar la calidad de los diagnósticos y la seguridad de los pacientes, haciendo uso de las nuevas tecnologías. El Hospital Universitario Infanta Leonor es un pionero en este aspecto y espera sentar las bases de un modelo único, que favorezca la colaboración entre profesionales de diferentes centros sanitarios. Además, supone una gran mejora en la asistencia sanitaria. Permite que una muestra histológica sea evaluada por varios médicos patólogos sin necesidad de mover físicamente la muestra original, mediante una réplica en una imagen digital.
El Hospital Universitario Infanta Leonor es el primer hospital de España en implementar un sistema de patología digital
En este sentido, el jefe de Servicio de Anatomía Patológica, Federico Álvarez Rodríguez, destaca el incremento de la seguridad del paciente con esta técnica y lo ejemplifica en aquellos casos en los que se precisa realizar una consulta diagnóstica entre servicios de Patología por enfermedades inusuales o complejas de diagnosticar. “Los procesos clásicos del laboratorio se optimizan, se reduce la manipulación de las muestras y se posibilita la digitalización del archivo, lo que garantiza el acceso a las muestras con mayor seguridad y rapidez, y menor manipulación”, apunta Álvarez.
Multidisciplinariedad
Esto pone sobre la mesa la importancia que tiene la colaboración entre diferentes agentes y la multidisciplinariedad del proyecto. De hecho, se ha realizado en colaboración con la Dirección General de Salud Digital en un intento por definir un modelo de Patología Digital escalable al resto de hospitales de la Comunidad de Madrid.
“En base a los resultados obtenidos, se podrá obtener un modelo de patología digital que se pueda aplicar a todos los hospitales de la Comunidad de Madrid”
José Antonio Alonso Arranz, subdirector de innovación y tecnologías de la información del Hospital Universitario Infanta Leonor
José Antonio Alonso Arranz, subdirector de innovación y tecnologías de la información del Hospital Universitario Infanta Leonor, indica que esta iniciativa pretende identificar los requerimientos que debe cumplir un sistema de estas características para cubrir las necesidades en cuanto a seguridad, comunicaciones o accesibilidad a la información. De modo que se facilite el rápido acceso a las imágenes en cualquier momento y desde cualquier lugar, la capacidad de almacenamiento y procesamiento de las imágenes, la interoperabilidad con los sistemas de información corporativos, la colaboración entre profesionales y centros, la escalabilidad del sistema, la capacidad para utilizar herramientas de ayuda al diagnóstico y los algoritmos de inteligencia artificial para análisis de la muestra.
Además, añade que en base a los resultados se podrá definir un modelo de patología digital que pueda dar respuesta a todos los hospitales de la Comunidad de Madrid, permitiendo la colaboración entre centros, el análisis de casos complejos con el apoyo de profesionales expertos en ciertas patologías, la consulta para una segunda opinión, la optimización de los recursos, la ayuda al diagnóstico mediante el uso de herramientas, el análisis de las imágenes utilizando inteligencia artificial o el impulso de la investigación clínica.
Diagnóstico patológico digital
Por otro lado, la implementación del diagnóstico patológico basado en imagen digital permite llevar un paso más allá la terapia personalizada, en especial en el campo de la oncología médica, donde la tecnología va a permitir un recuento más exacto y en menos tiempo del número y el porcentaje de células que expresen un marcador concreto en comparación con un patólogo. El diagnóstico que realiza el patólogo sobre una imagen digital consiste esencialmente en lo mismo.
“El diagnóstico patológico digital permite un recuento más exacto y en menos tiempo del número y el porcentaje de células que expresan un marcador concreto, con las enormes posibilidades que ofrece en el campo de la oncología médica”
Federico Álvarez Rodríguez, jefe del Servicio de Anatomía Patológica
Es decir, el razonamiento a seguir, el proceso intelectual que realiza un médico patólogo sobre una imagen digital o vista en un microscopio óptico es el mismo. No diagnostican diferente una imagen digital de una imagen analógica. Lo que cambia son las herramientas que usan que les ayudan a ponerle “apellidos” a ese diagnóstico. Estas herramientas aportan información en la evolución, el pronóstico y en el tratamiento de las enfermedades de una manera mucho más rápida y precisa.
Investigación
Asimismo, la patología digital abre nuevas vías de investigación y protocolos de asistencia sanitaria con su implementación en la labor asistencial. En este sentido, Álvarez asegura que esta práctica permite extraer grandes cantidades de datos desde una imagen digitalizada y que influirán notablemente en la investigación y en la innovación. “Una sola imagen obtenida a alta resolución con un escáner de nueva generación puede contener unos cinco gigas de información. Nosotros escaneamos diariamente más de 200 preparaciones histológicas, con lo que producimos aproximadamente un Tera de información que después influirán en la investigación”, apunta el especialista. Además, remarca el gran interés que genera la aplicación de estos datos al estudio de expresión de marcadores en la práctica clínica, en los servicios de anatomía patológica, ya que mejora la definición de las variables de evolución, de pronóstico y de tratamiento de las enfermedades.
La patología digital abre nuevas vías de investigación y protocolos de asistencia sanitaria con su implementación en la labor asistencial
Por su parte, Alonso destaca que la posibilidad de compartir de forma segura las muestras digitalizadas abre un gran abanico de posibilidades a los investigadores, los cuales podrán contar con amplios bancos de imágenes gracias al almacenamiento centralizado de las imágenes en los Centros de Proceso de Datos corporativos, en los que se tendrá acceso a las muestras en formato digital de todos los hospitales que se vayan incorporando al modelo de patología digital que se implante definitivamente. Mientras que, la utilización de herramientas para análisis de imágenes, recuento de células, realización de mediciones, identificación de células y zonas o la aplicación de la inteligencia artificial para la búsqueda de patrones en estas imágenes permiten mejorar el diagnóstico. Estas herramientas facilitan la investigación clínica, agilizando los procesos de análisis de las muestras y sirviendo de apoyo en el proceso investigador.
Desafíos futuros
Por tanto, esto abre una serie de retos que son necesarios abordar a corto medio y largo plazo. En este sentido el jefe de servicio incide en que el primer reto que se debe de abordar es la optimización del sistema, ajustando las infraestructuras de almacenamiento, ampliando las integraciones con otros sistemas y automatizando aún más el proceso de digitalización de las muestras. Asimismo, añade que se deberán de analizar las herramientas más adecuadas para ayudar al patólogo en su diagnóstico, a través del análisis computacional de las imágenes y la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial como apoyo en la detección de patrones de malignidad.
“A corto plazo se debe de trabajar la optimización del sistema, ajustando las infraestructuras de almacenamiento y automatizando aún más el proceso de digitalización de las muestras”
Federico Álvarez Rodríguez, jefe del Servicio de Anatomía Patológica
En cuanto al medio plazo, Álvarez apuesta por la consolidación del modelo de patología digital que resulte más adecuado para todos los hospitales, empezando por su implementación y extensión a los hospitales de la Comunidad en Madrid a lo largo del tiempo. Por último, a largo plazo, el especialista aboga por plantear proyectos de optimización de recursos y colaboración entre hospitales, junto con el uso de los grandes bancos de imágenes que se generarán, para su aplicación a la docencia y a la investigación.
