La Inteligencia Artificial llegó al Hospital Italiano

Marzo 2020

Tuvimos la oportunidad de dialogar con el Dr. Facundo Nahuel Díaz, quien trabaja junto al Dr. Alejandro Beresñak en el área de Innovación y Desarrollo del Servicio de Diagnóstico por Imágenes del Hospital Italiano. Juntos lideran los distintos proyectos de inteligencia artificial del servicio, articulando el trabajo de los médicos de las distintas subespecialidades y el programa de inteligencia artificial del hospital. 

El Hospital creó el Programa de Inteligencia Artificial en Salud (pIASHIBA) que tiene base en el Departamento de Informática en Salud. Es un equipo interdisciplinario compuesto por: bioingenieros, implementadores, ingenieros, desarrolladores y médicos. Dentro de los médicos hay especialistas en informática en salud y en diagnóstico por imágenes. Esta iniciativa fue impulsada por los Dres. Daniel Luna (Jefe del Departamento de Informática en Salud) y Martin Rabellino (Jefe del Servicio de Diagnóstico por Imágenes), con una visión orientada hacia los desarrollos propios. Un grupo de profesionales altamente capacitados y a la vanguardia, listos para los desafíos del futuro.

¿De qué se trata el programa de IA que están llevando a cabo en el Hospital?

En el programa se trabajan, entre otros, los proyectos de inteligencia artificial aplicada al diagnóstico por imágenes. Inicialmente se aborda una pregunta o problema médico de diagnóstico, se define el alcance y el uso pretendido de la herramienta, se trabaja sobre los datos que se quieren procesar (radiografías, imágenes de TC, RM) y con esta información se entrenan los modelos de IA con la intervención fundamental de los bioingenieros y los ingenieros en sistemas. Se finaliza con lo más importante, que es la implementación en el manejo clínico del paciente. Todos los proyectos están pensados con un sentido traslacional, para que pueda ser aplicado en el flujo diario de trabajo.

Se apunta a dos cosas:

• Impacto clínico: mejorar la calidad de atención al paciente, ya sea aumentando la precisión en los métodos diagnósticos o brindando nuevas herramientas, cosas que el ojo humano no puede detectar o no puede distinguir, las analizamos mediante IA.

• Flujo de trabajo: una de las funciones de los proyectos es aliviar la carga de trabajo de los radiólogos, mediante la generación de un informe preliminar o la separación de estudios normales y anormales, para que este ya sepa de antemano qué es lo que va a mirar o priorizar.

¿Cuáles son los beneficios de desarrollar sus propias herramientas de IA?

El Hospital desarrolla herramientas propias porque permiten llevar un control de cómo se entrenó esa herramienta y, además, al estar implementada en población local, se valida y se sabe que esa herramienta sirve para esa población.

Todas las herramientas se están desarrollando en base a estándares internacionales, con lo cual, estas soluciones se podrían brindar a otras instituciones.

¿Qué proyectos están llevando a cabo?

Hay 3 proyectos avanzados:

1. Detección automatizada de densidad mamaria en mamografía (proyecto liderado por la Dra. Karina Pesce): este sistema clasifica las imágenes e intenta detectar aquellas con alta densidad mamaria, que son las que tienen mayor riesgo para el cáncer de mama, entonces, puede revisarlas un especialista más entrenado. Este modelo está actualmente implementado en el flujo de trabajo y se está usando en el sistema de reportes.

2. Clasificador de radiografías de tórax: detecta patologías, patrones radiológicos, opacidades, derrame pleural, neumotórax y fracturas. De forma automatizada genera un mapa de calor que genera una alerta de patologías y una imagen en colores, mostrando en rojo la zona en la cual la red detectó la patología.

3. Análisis radiómico de tumores renales: en la TC con contraste, muchas veces, es difícil distinguir entre un carcinoma de células renales en estadio temprano o un oncocitoma, que es un tumor benigno. Esta red está entrenada en base a lo que llamamos: análisis radiómico; dentro del estudio de los biomarcadores por imágenes, es una rama nueva que utiliza IA y permite, procesando la imagen de TC, segmentar y dejar solo el tumor corriéndolo por esta red. Esta nos permite predecir con alto grado de confiabilidad si ese tumor es un carcinoma de células renales en estadio temprano o un oncocitoma.

Esta herramienta fue validada con muy buenos resultados y está en fase preclínica, es decir, que se está validando con pacientes nuevos, que van ingresando al hospital. El análisis radiómico lleva a la medicina de precisión, porque permite seleccionar, en forma adecuada, el tratamiento que va a recibir cada paciente.

El programa trabaja, además, sobre otros proyectos como el análisis de los melanomas, análisis con endoscopía, en gastroenterología, entre otros.

¿Por qué eligieron la radiografía de tórax?

En el hospital se hacen entre 200 y 400 radiografías de tórax por día y muchos de estos estudios se hacen por guardia, donde cobra mayor importancia la detección de pagologías potencialmente graves.

Una de las funciones más relevantes que proyectamos para nuestro clasificador de radiografías de tórax es brindar alertas automáticas al momento en el que el paciente se realiza ese estudio. Con esto podemos mejorar la detección de distintos hallazgos y priorizar estos estudios para que sean informados de forma anticipada frente a otros sin hallazgos. 

¿Con qué problemas se encuentran durante la implementación y cómo los resuelven?

La IA tiene un problema que es la explicación del método, es decir, además de trabajar sobre la IA, tenemos que trabajar sobre cómo explicarle al médico el funcionamiento de ese algoritmo. Eso es fundamental porque, si el médico no conoce o no entiende cómo funciona, difícilmente la vaya a adoptar dentro de su práctica.

Una de las estrategias que se adoptan, y que nosotros estamos utilizando, es el mapa de calor, que muestra, además de la decisión que tomó la red, cuál fue la región que lo llevó a tomar esa decisión. 

¿La IA reemplazaría a los médicos?

No, lo que queremos que quede claro es que todas las herramientas de IA que se están desarrollando no buscan reemplazar al médico, sino que buscan ser una herramienta para el médico, generar alertas, facilitarle el trabajo. Siempre el último control lo va a hacer el médico especialista en diagnóstico por imágenes. Este puede no estar de acuerdo con la decisión que tomó la red; él recibe el estudio con esa alerta o detección y decide si está de acuerdo o no. En el caso de que no esté de acuerdo, esa información se guarda para educar nuevamente a la red.

El Hospital Italiano avanza a pasos agigantados hacia un futuro prometedor, con diagnósticos más precisos y rápidos, aliviaría la carga de trabajo de los radiólogos y se presentaría un cambio de paradigma en la conducta quirúrgica. Las imágenes ayudan, desde el análisis cuantitativo, a realizar un diagnóstico mucho más preciso y, sin duda, con mejores resultados.