- El catedrático de Salud Pública y director de IASalud de la Universidad Europea, Juan José Beunza, destaca que la IA no se fatiga y puede encontrar hallazgos que pasan desapercibidos al clínico
- La detección oportunista, que consiste en hallar enfermedades no sospechadas en pruebas solicitadas por otros motivos, “da un salto cualitativo con la IA”
Aunque la detección oportunista de enfermedades forma parte del trabajo diario de los radiólogos, la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el diagnóstico precoz de patologías como la osteoporosis. Un caso ilustrativo es el de Will Studholme, de 58 años, cuya dolencia ósea fue identificada fortuitamente durante el estudio de una afección gastrointestinal en un Hospital de Oxford.
“Ya existía la práctica de revisar de manera sistemática una radiografía o una tomografía, lo que llamamos detección oportunista”, puntualiza Juan José Beunza, catedrático de Salud Pública y director del Máster IASalud de la Universidad Europea. “Sin embargo, la IA añade un plus extraordinario porque no se fatiga y es capaz de analizar grandes volúmenes de datos con rapidez. Esto puede mejorar la eficiencia y la eficacia de los médicos, tanto al detectar hallazgos que podrían pasar desapercibidos como al identificar patologías en fases muy tempranas”, apunta el experto.
En el caso de la osteoporosis, tradicionalmente asociada a mujeres de mayor edad, la IA ha demostrado su capacidad para romper estereotipos y alertar sobre fracturas vertebrales incipientes en pacientes de diferentes perfiles demográficos. “Que la IA sea capaz de explorar automáticamente pruebas de imagen o analizar multitud de datos clínicos para encontrar indicadores de enfermedades crónicas supone un paso fundamental hacia una medicina proactiva”, afirma el catedrático. Aun así, destaca la importancia de entrenar los algoritmos con datos de calidad y poblaciones diversas de tal modo que “seleccionar de forma adecuada la muestra de entrenamiento es esencial para asegurar la validez externa de estas herramientas”.
No obstante, la aplicación de la IA a gran escala conlleva retos. Además de posibles falsos positivos que podrían saturar los servicios de salud con pruebas de confirmación, los profesionales deben decidir cómo integrar esta nueva tecnología en los flujos de trabajo. “Desarrollar un algoritmo es solo la primera parte. Hay que ver cómo lo incorporamos en la práctica clínica y medir tanto los beneficios como los costes. Prevenir complicaciones de manera precoz suele ser más rentable para el sistema, pero cada proyecto de IA debe evaluarse cuidadosamente antes de aplicarse a la asistencia diaria”, explica Beunza.
Respecto al futuro inmediato, el catedrático de Salud Pública y director del grupo IASalud de la Universidad Europea considera que veremos una expansión de la IA en ámbitos cada vez más amplios, si bien “en pocos años es imposible que reemplace por completo la intervención de los profesionales de la salud”. Según Beunza, la clave está en armonizar tecnología y criterio humano, “los médicos deben formarse para utilizar estas herramientas y extraer todo su potencial, siempre con la vista puesta en las necesidades reales de pacientes y profesionales. No se trata de aplicar tecnología por aplicarla, sino de resolver problemas concretos con soluciones efectivas”.