Los hospitales de Alicante aplicarán inteligencia artificial para mejorar las radiografías de tórax y hueso

El Hospital General de Alicante ha incorporado a su cartera de servicios una tecnología de lectura de imágenes mediante inteligencia artificial para realizar radiografías de tórax y hueso más precisas. El conseller de Sanidad, Marciano Gómez, ha visitado este viernes el hospital alicantino para presentar en sociedad la incorporación de este sistema, que, según ha explicado, «permitirá avanzar extraordinariamente en el diagnóstico de la radiología», y demuestra que la Comunitat «está siendo pionera en su implantación en Europa».

Tal y como ha explicado Gómez, el nuevo sistema «contiene un algoritmo de decisión basado en inteligencia artificial que permite realizar diagnósticos músculo-esqueléticos con un valor predictivo negativo del 90%, lo que significa que si la placa es normal, casi al cien por cien el diagnóstico es seguro». 

Según ha remarcado el conseller «la imagen siempre la interpreta y visualiza un facultativo, que es quien toma la decisión, y la IA no es más que un instrumento que dota de valor a los estudios de imagen. Con ella, los profesionales disponen de más información a la hora de diagnosticar».

Actualmente, dentro del programa piloto, el sistema está también implantado en el Hospital Arnau, Hospital Sant Joan d'Alacant, Hospital de Dénia, y en el Hospital Marina Baixa de la Vila Joiosa. Asimismo, la próxima semana se pondrá en marcha en el Hospital Clínico, La Fe y en el Hospital Doctor Peset. Posteriormente, se desplegará en el Hospital General de Castellón, Hospital de La Plana y en el Hospital de Vinaròs, y así progresivamente hasta completar todos los departamentos de salud en el mes de abril.

«La integración de esta herramienta en la práctica clínica representa un enfoque pionero a nivel nacional, en el sentido de que se ha concebido como un proyecto global, que implica a toda una comunidad autónoma, y no de experiencias aisladas en determinados servicios hospitalarios», ha remarcado el titular de Sanidad.

Para garantizar la validez de este algoritmo con datos propios, los Servicios de Radiodiagnóstico, Urgencias y Medicina Preventiva del centro alicantino han realizado un estudio retrospectivo y uno prospectivo en el que se han analizado, por parte de diferentes observadores profesionales, más de 600 pruebas radiológicas de tórax y hueso.

La validación se ha realizado en dos fases. La primera ha consistido en un estudio retrospectivo donde se han seleccionado imágenes que ya habían sido informadas por radiólogos para que las leyera la inteligencia artificial y, de este modo, poder hacer una comparativa de su eficacia. Posteriormente, en el estudio prospectivo, se han corroborado estos resultados en la práctica asistencial.

Los resultados han sido óptimos, con más de un 90% de fiabilidad y con un alto valor predictivo negativo. Esto significa que cuando la herramienta no arroja ningún hallazgo de patología, se cumple con una probabilidad cercana al 100%, lo que aporta confianza y seguridad a los clínicos, circunstancia que facilita el diagnóstico y limita la necesidad de hacer pruebas adicionales.

De este modo, el sistema se ha implantado desde principios de año en la rutina del Servicio de Urgencias, y también en el centro de salud de Babel, con la previsión de extenderlo en pruebas en los próximos días al resto de centros de Atención Primaria del Departamento de Salud Alicante-Hospital General.

En total, desde el inicio del pilotaje, tal y como ha señalado el conseller, «se ha utilizado esta herramienta en más de 70.000 estudios radiológicos que corresponden a más de 40.000 pacientes».

Este proyecto de IA se ha diseñado para mejorar la capacidad diagnóstica en Urgencias y también en Atención Primaria con el objetivo de reducir el tiempo de respuesta lo máximo posible y ayudar en el proceso diagnóstico a los clínicos.

La herramienta genera clasificaciones automatizadas de las imágenes de tórax y hueso, que están disponibles para su consulta en menos de cinco minutos después de realizar la radiografía, que ayudan a los clínicos a identificar las patologías, facilitando la toma de decisiones, acortando los tiempos de diagnóstico y ofreciendo una respuesta rápida a los pacientes.

Así, se trata de una herramienta clasificadora de hallazgos, que selecciona los casos sospechosos y permite asegurar que los pacientes que acuden a Urgencias se van del hospital solamente si las pruebas de imagen son absolutamente normales. También, ayuda al profesional a decidir en qué casos necesita apoyo adicional por parte del Servicio de Radiodiagnóstico.

En cuanto a las patologías que detecta el algoritmo, son aquellas que requieren un tratamiento precoz o una atención urgente, como son fracturas, derrames articulares, luxaciones y subluxaciones y lesiones focales óseas tanto de origen tumoral como infeccioso en el esqueleto periférico (por ejemplo, hombro, codo, rodilla y tobillo) o columna, y ciertas patologías del tórax, como el neumotórax o los nódulos pulmonares.

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