79 zettabytes de información generados en un año. O, lo que es lo mismo, 79.000.000.000.000 GB de información en 2021. Los datos del informe Data Never Sleeps apabullan, sobre todo porque seguirá creciendo y se estima que alcanzará los 180 zettabytes en 2025. Esta cantidad ingente de Big Data, sin precedentes en la historia de la Humanidad, se está utilizando desde hace años para impulsar la Inteligencia Artificial (IA) y promover al autoaprendizaje (‘machine learning’) de las máquinas.
«La Inteligencia Artificial es ya una realidad en el área sanitaria. Es capaz de diagnosticar algunas enfermedades y resulta de ayuda para los diagnósticos con una fiabilidad igual a la del mejor de los doctores expertos», destaca Pedro Mesquita, director general de Fujifilm Iberia. «En nuestro caso, una de las grandes apuestas es la combinación de la IA y Synapse 3D, el software de gestión de la información (data) e imágenes, aplicados a los sistemas de diagnóstico por imagen con gran nivel de implantación en todo el mundo», añade.
Fujifilm ha desarrollado también la tecnología de IA en su programa ReiLi, que aplicó inicialmente a sus sistemas de endoscopia. «Ahora estamos ampliando su ámbito de aplicación a todos los servicios y equipamiento que servimos: rayos X, mamografía, ultrasonidos, sistemas de análisis clínicos, TAC y resonancia magnética, que facilitará el trabajo de los sanitarios a la hora de determinar más rápida y eficazmente los diagnósticos». Mesquita, que es radiólogo de formación, recalca que, «la especialidad ha evolucionado muchísimo con la digitalización, con la evolución hacia la obtención de imágenes de mayor calidad y tridimensionales con nuevos sistemas de TAC, ultrasonidos, o resonancia magnética».
Otro campo destacado es la radiología de emergencia o portátil, que se ha visto beneficiada por los nuevos equipos «que han evolucionado muchísimo, reduciendo su peso y siendo más ligeros. En este terreno, en Fujifilm tenemos equipos de radiología móviles y portátiles que, gracias a su autonomía, permiten realizan los exámenes en cualquier sala hospitalaria o lugares recónditos sin conexión directa a la red eléctrica».
Consultas a distancia
La situación sanitaria también ha potenciado los servicios de tele-radiología o el desplazamiento del radiólogo a los domicilios con el equipo debajo del brazo y la emisión de informes online. «Los dispositivos de telemedicina hoy en día permiten realizar consultas y diagnósticos a distancia con monitorización de pacientes en tiempo real. Además, se han incorporado muchas mejoras en el bienestar del paciente, como ocurre con la mamografía: se ha avanzado con sistemas de presión de la mama más cómodos y que emiten baja radiación, generando así menor riesgo para la salud del paciente. Finalmente, la integración informática del manejo de las imágenes permite llevar a cabo diagnósticos más rápidamente y ayudar al sanitario en la toma de decisiones», concluye.
Philips es otra de las empresas volcadas en este campo. Luis Cuevas, Business Marketing & Sales Leader en Diagnóstico de Precisión y Terapia Guiada por Imágenes, explica que la radiología cubre tanto la parte diagnóstica como el intervencionismo, con cirugías mínimamente invasivas, «por lo que los nuevos equipos cubren ambas facetas».
«Aproximadamente, el 30% de todos los datos del mundo son de salud. Hace unos 15 años, se comenzaron a adquirir en formato digital, lo que mejoró tanto poder almacenar como compartir información de pruebas de diagnóstico por la imagen. El problema era que no éramos capaces de procesar de forma masiva esos datos, que quedaban en archivos, como nos pasa con las fotos en las viejas cámaras o en los móviles», recuerda.
La IA abre la puerta a analizar los datos y, por tanto, poder ayudar en las tareas de detección automática mediante algoritmos. Por ejemplo, en el caso de ictus, cáncer de próstata y otras muchas patologías, con diagnósticos más precisos y concretos. Además, permite, con modelos de programación, predecir la evolución de una enfermedad si se tiene suficiente cantidad de datos. Por tanto, desde su punto de vista, la tendencia es que tanto los diagnósticos por imagen como los tratamientos sean cada vez más objetivos, utilizando biomarcadores que permitan definir y cuantificar una enfermedad de forma muy precisa.
Fusión de imágenes
Los quirófanos son cada vez más híbridos, beneficiándose de una planificación y guiados en tiempo real. «La planificación se basa en que las imágenes digitales permiten técnicas de fusión de imágenes que permiten trabajar en una simulación previa de un tratamiento concreto. Y, luego, poder guiar ese procedimiento para asegurar que se ejecuta tal y como se había planificado. Es muy parecido al GPS del coche: planificamos nuestro viaje y el dispositivo nos guía para que hagamos cada giro en el momento concreto», describe Cuevas.
Phillips ha apostado por un gran número de áreas de investigación, como la resonancia magnética, TAC y rayos X, con sistemas de IA, que sirven para acelerar tanto la adquisición de imágenes como el informado de las pruebas, así como reducir errores (por ejemplo, si el paciente se mueve).
Otra área destacada es la mejora de la precisión diagnóstica en especialidades médicas como la oncología, la cardiología o la neurología. «Colaboramos con clientes con proyectos concretos de investigación, muy habitualmente para ser capaces de cuantificar información: la idea es no sólo tener imágenes de alta calidad, sino ofrecer unas herramientas que informen, por ejemplo, cuál es el grado de agresividad del tumor que se está visualizando o cuál es el porcentaje exacto de grasa del hígado o el corazón, que son biomarcadores que permiten cruzar esta información con otras pruebas o con otros marcadores genéticos y, por tanto, predecir la evolución del paciente y elegir la mejor opción de tratamiento», explica.
Desde el punto de vista terapéutico, Phillips se ha volcado en tratamientos mínimamente invasivos guiados por imagen. Así, la recuperación es más rápida, el tratamiento es ambulatorio y sin anestesia o con pocas dosis. «Para lograrlo, usamos muchas técnicas de imagen como las que disponemos para el diagnóstico, fusionándolas durante la intervención: por ejemplo, a veces fusionamos la resonancia magnética previa con técnicas de rayos X o con endoscopia. Y eso nos permite ver el interior del paciente durante el procedimiento y poder navegar por su cuerpo, con un pequeño pinchazo y sin necesidad de realizar incisiones. Estas técnicas se usan en cirugía cardiaca estructural y, en vez de realizar una cirugía cardiaca abierta, se repara una válvula sin sutura. Y lo mismo sucede en el ictus, que puede succionarse de forma mínimamente invasiva, con una trombectomía mecánica. También puede hacerse con problemas vasculares e, incluso, de intervencionismo oncológico», enumera Cuevas.
Olympus también desde sus inicios ha estado volcada en la imagen médica. «Empezamos desde hace 16 años con la digitalización de todas nuestras imágenes. Y, por tanto, comenzamos a implantar sistemas de gestión de imagen y video para poder buscarlas y usarlas en congresos. Pronto, integramos sistemas para que los médicos tuvieran un único punto de control de la tecnología y así poder centrarse en el paciente y en el proceso. A la IA llegamos hace poco: tenemos puertos para conectar nuestros controladores a internet, tenemos un montón de datos, pero el reto es la protección de datos y qué puede hacerse. Pero, en un futuro, será muy potente para poder hacer una predictibilidad de averías de los aparatos y poder ayudar al usuario en diferentes campos», vaticina Ramón Martori, regional división manager de Medicina de Olympus Iberia.
En cuanto al diagnóstico, cuentan con aparatos como la colonoscopia que ayudan al médico a diagnosticar el cáncer de colon de manera precoz. Otras empresas, Medtronic, cuentan con dispositivos similares. El objetivo es encontrar lesiones microscópicas, extraerlas y curar al paciente en un procedimiento que apenas dura 20 minutos. «Hemos logrado, gracias a la IA, explicarle a la máquina cómo encontrar las lesiones, mediante una señal acústica que avisa al endoscopista sobre una situación potencialmente dañina. El siguiente paso, que se está desarrollando ahora, es la caracterización de la lesión, indicando al médico si la lesión es benigna o maligna. Es el denominado diagnóstico asistido por ordenador y creo que el futuro irá en este sentido», añade Martori.
Garantizar la humanización
¿Toda esta tecnología deshumaniza el cuidado humano? Luis Cuevas indica que un objetivo clave pasa por reducir la ansiedad del paciente que se somete a estas pruebas, con distracciones audiovisuales durante el diagnóstico o un tratamiento.
Además, se intenta acortar la duración de las pruebas, «porque no es lo mismo estar tumbado durante media hora que estar cinco minutos. Pero estoy convencido que la parte más complicada, tanto para médico que como para paciente, es gestionar la incertidumbre y las dudas que plantea el paciente respecto a cuál es su diagnóstico concreto, qué evolución puede esperar y qué tratamiento debe escoger. Esto sucede a diario y la mejor forma de humanizar la atención es ofrecer certeza a la hora de poder contestar las preguntas de un paciente sobre un diagnóstico, sobre la evolución esperada y sobre la propuesta de tratamiento más óptimo y seguro».
En el paciente pediátrico estos aspectos son especialmente importantes. Por eso, Phillips ha firmado un acuerdo con Walt Disney, con imágenes que permiten reducir la ansiedad de los niños cuando se hacen una resonancia. «A un adulto le puedes convencer para que esté quieto media hora, a un niño es complicado. Por eso hacemos mucha investigación para distraer al niño con sistemas audiovisuales que hacen que, incluso, no quiera salir del equipo porque quiere acabar de verlos. Así, se evita que haya que anestesiar o sedar al niño», describe.
Otro ejemplo de este abordaje es el sistema de realidad aumentada que se utilizó recientemente en el Hospital Sant Joan de Deu para realizar una cirugía de columna y corregir una escoliosis. Se logró una mayor precisión a la hora de colocar los tornillos en la columna vertebral, con precisión milimétrica.
