El Hospital 12 de Octubre, el Hospital Ramón y Cajal de Madrid y el Hospital de Sant Pau de Barcelona son centros con un gran volumen de pacientes. La colaboración entre sus radiólogos, expertos tecnológicos en Inteligencia Artificial (IA) y partners de IT está acelerando el uso de tecnologías de vanguardia para el cuidado de la salud. Esta asociación permite aunar la experiencia clínica de los tres hospitales implicados para desarrollar modelos de diagnóstico automatizados, mejorando la atención a los pacientes y manteniendo la privacidad de sus datos mediante la aplicación del Aprendizaje Federado.
Como sabemos, el diagnóstico definitivo de COVID-19 se realiza mediante pruebas microbiológicas (PCR o test de antígenos), sin embargo la principal alteración en los pacientes sintomáticos es respiratoria. Por este motivo, la placa de tórax se ha convertido en la prueba de cribado inicial predeterminada en todos los pacientes con clínica sospechosa, lo que hace que su disponibilidad e inmediatez sean imprescindibles.
Durante la pandemia, los radiólogos han analizado un gran número de placas de tórax. No obstante, la necesidad de analizar un número ingente de imágenes con hallazgos sutiles requiere tiempo, formación y experiencia, convirtiendo a la Inteligencia Artificial en una herramienta altamente adecuada para este fin.
Aprendizaje Federado
La plataforma de Aprendizaje Federado, desarrollada por Capgemini, permite la creación de un modelo de diagnóstico global que mejora significativamente las versiones locales, beneficiando especialmente a los centros de salud con menor experiencia. La precisión en el diagnóstico de COVID-19 que se ha obtenido en este estudio es del 89% para el modelo global. Mientras que, con el mejor de los modelos locales, se alcanza solo una precisión del 71%.
El protocolo clínico ha sido desarrollado en el marco de colaboración entre Capgemini y el Grupo de Enfermedades Multisistémicas del Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria (IRYCIS). Además, han contado con el apoyo de varios socios tecnológicos como Cisco, Intel, Vodafone España y Microsoft, con casos clínicos procedentes de los hospitales mencionados anteriormente. Gilead Sciences, compañía farmacéutica experta en Virología y pionera en desarrollar un tratamiento eficaz para COVID-19, ha apoyado este proyecto desde su inicio, aportando su conocimiento y experiencia para contribuir al éxito del proyecto.
La Inteligencia Artificial que agiliza el diagnóstico
El doctor José Albillos, Jefe de Radiología Hospital 12 de Octubre, afirma que “la Inteligencia Artificial nos permite analizar un gran número de imágenes de forma casi automática y con gran precisión, lo cual facilita priorizar su revisión e informado. Por este motivo, hace que disminuya la carga de trabajo, al mismo tiempo que se agiliza el diagnóstico”.
Según el doctor Javier Blázquez, Jefe de Radiología del Hospital Ramón y Cajal, “el aprendizaje federado permite mejorar nuestra fiabilidad diagnóstica, ya que cuando la experiencia de un centro se comparte entre varios, los resultados mejoran mucho con respecto a los obtenidos por separado”.
Por su parte, la doctora Beatriz Gomez-Anson, Jefe Clínico e Investigador Principal en el Hospital Sant Pau, señala que “este proyecto muestra el valor añadido de las herramientas de IA para ser implementadas por los médicos especialistas en Radiodiagnóstico”.
El proyecto ha salido adelante gracias a las aportaciones de Intel y del programa de aceleración digital de Cisco (Country Digital Acceleration, CDA), denominado ‘Digitaliza’ en España.
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