La inteligencia artificial analizará 40.000 radiografías de tórax al año en Zamora

La inteligencia artificial será la encargada de ayudar a informar en torno a cuarenta mil radiografías de tórax anuales en Zamora, según las estimaciones del contrato que la Gerencia Regional de Salud acaba de adjudicar a una empresa, ya que los exámenes realizados en el último ejercicio ascendieron a 39.520 en el Complejo Asistencial, del total de 457.393 del conjunto de Castilla y León.

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La Gerencia Regional de Salud ha adjudicado a Telefónica Soluciones de Informática y Comunicaciones de España SAU el contrato mixto del suministro e implantación de un software de ayuda al diagnóstico clínico basado en el análisis radiografías de tórax con algoritmos de inteligencia artificial "por ser la mejor oferta", por un importe de 2.353.178 euros.

Telefónica se impuso a las otras tres ofertas presentadas para hacerse con este contrato, que eran la UTE Accetura-Especialist Computer Centres, Siemens Healthcare y Evidenze Health España.

Un sistema de apoyo

El objetivo de la dotación de un sistema de apoyo al diagnóstico en radiografías basado en inteligencia artificial, es permitir reducir la alta carga de trabajo derivada de la lectura e interpretación manual por parte de los radiólogos, y ante un número elevado de radiografías, la mayoría normales, no patológicas.

La empresa adjudicataria tiene medio año para poner en marcha el sistema a partir de que se ha resuelto la adjudicación, por lo que es previsible que las primeras radiografías informadas con ayuda de la inteligencia artificial en Zamora puedan empezar a finales de año o inicios de 2026.

Por otro lado, el objetivo del uso de la inteligencia artificial es reducir los tiempos de lectura e interpretación de las radiografías, facilitar la detección de anomalías, priorizar casos a revisar y ayudar a descartar pruebas radiológicas de tórax normales con el software elegido.

"Esto supone aumentar la eficacia del procedimiento asistencial, ya que, por ejemplo, está establecida por protocolo la necesidad de una placa de tórax antes de una intervención quirúrgica", señala la Gerencia de Salud.

Objetivos

"Los principales objetivos que se pretenden alcanzar con este proyecto son facilitar la ordenación y priorización de los casos a revisar; servir de soporte a la decisión diagnóstica basada en radiología de tórax; y disminuir el tiempo de trabajo de los profesionales dedicado a la lectura de imágenes y elaboración de informes", indican las mismas fuente de la Consejería de Sanidad.

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Se tratará de un sistema basado en aprendizaje profundo "deep learning", una rama del aprendizaje automático que se basa en el uso de algoritmos para modelar y comprender datos complejos.

Detección de anomalías

El sistema seleccionado permitirá, al menos, la detección de las siguientes siete anomalías de patología pleuropulmonar: nódulos pulmonares, neumotórax, derrame pleural, neumonía, edema pulmonar, tuberculosis y hemorragia, según los requisitos exigidos por la Consejería de Sanidad de la Junta.

Sacyl ha optado por un sistema con salidas que permiten ordenar y priorizar el flujo de trabajo de los profesionales, proporcionando una etiqueta para clasificar el caso (nivel de clasificación) e identificar de forma ágil los hallazgos en la imagen. También busca agilizar la elaboración de informes proporcionando un pre-informe o borrador de informe generado a partir de los hallazgos detectados.

La instalación del software se realizará en la infraestructura corporativa de la Gerencia Regional de Salud, concretamente en sus centros de proceso de datos corporativos.

El sistema, según las exigencias del contrato, también debe ser interoperable con el resto de equipos tanto de la Gerencia Regional de Salud de Castilla y León como del Sistema Nacional de Salud y debe permitir el intercambio de distintos formatos informáticos entre plataformas y aplicaciones de manera independiente.

Posibilidades en TAC y resonancias

La inteligencia artificial está transformando la radiología diagnóstica, debido a que ofrece herramientas que mejoran la precisión, la eficiencia y la capacidad de diagnóstico temprano. Es cierto aún que existen desafíos en aspectos tanto éticos como de aceptación e integración, si bien las posibilidades que presenta la inteligencia artificial para sacar adelante el trabajo y mejorar los resultados clínicos son importantes. De hecho, los estudios sobre el particular señalan que si se utiliza bien la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta muy útil para los radiólogos, ya que potenciará su capacidad para ofrecer una atención médica de alta calidad y personalizada.

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Aunque el modelo que implanta Sacyl está acotado a las radiografías de tórax, actualmente la inteligencia artificial abarca muchos más campos, ya que puede ser entrenada para reconocer y detectar anomalías en otro tipo de radiografías, TAC o resonancias magnéticas, pruebas diagnósticas para identificar fracturas, tumores, hemorragias y otras patologías. Además de aumentar la precisión y la velocidad del diagnóstico, la inteligencia artificial puede proporcionar una segunda opinión.

Ejemplos prácticos

Por ejemplo, se han descrito utilizaciones de la inteligencia artificial para la detección de cáncer de mama, con algoritmos que analizan mamografías para identificar microcalcificaciones y masas sospechosas. En enfermedades pulmonares, la inteligencia artificial ayuda en la detección de nódulos pulmonares o la identificación de lesiones. Los sistemas basados en inteligencia artificial son capaces de analizar imágentes de resonancia magnética y TAC para detectar hemorragias intracraneales e isquemias.

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Entre los beneficios destacan una mayor precisión; también más eficiencia, porque acelera el proceso de análisis, o una más precisa medición de volúmenes y dimensiones de lesiones, lo que es crucial para el seguimiento y la planificación terapéutica.

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