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«La IA está contribuyendo a mejorar la forma de trabajar de los médicos»

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El Dr. Jesús Jiménez Borreguero es jefe de la Unidad de Imagen Cardíaca del Servicio de Cardiología en el Hospital Universitario La Princesa de Madrid. En el I Congreso de #SaludsinBulos y III de eSalud abordará la IA y el Big Data en electrocardiografía. Será el 28N a partir de las 9:45h.

  • ¿Cómo puede ayudar la Inteligencia Artificial en salud?

La inteligencia artificial ya se emplea desde hace años aplicada a las técnicas diagnósticas en medicina. Por ejemplo, se utiliza para realizar reconstrucciones y detección automáticos de las obstrucciones de las arterias del corazón mediante TAC o para el análisis automático de la función del corazón mediante ecocardiografía 3D. Aunque siempre se necesita la intervención y valoración de un médico experto, se siguen desarrollando métodos automáticos basados en inteligencia artificial que agilizan y facilitan la labor del médico.

  • En la actualidad, ¿cómo se está aplicando la Inteligencia Artificial y el Big Data en electrocardiografía?

El electrocardiograma se inventó hace más de un siglo y muchas generaciones de médicos e investigadores han descrito signos que nos permiten diagnosticar enfermedades como el infarto de miocardio, angina de pecho, taquicardias, bloqueos y muchas más. También se han descrito signos que nos indican como podría ser la evolución de ciertas enfermedades. Los electrocardiógrafos actuales han evolucionado y son pequeños ordenadores que, mediante sus electrodos, registran y luego procesan la compleja actividad eléctrica del corazón. La mayoría de estos aparatos tienen algoritmos basados en inteligencia artificial que propone diagnósticos basados en los conocimientos acumulados durante un siglo. Estos diagnósticos automáticos tienen limitaciones, por lo que siempre necesitan ser confirmados o rechazados por un médico.

Electrocardiografía para prevenir problemas cardiovasculares

Se preguntará usted qué podemos descubrir de nuevo en una técnica que tiene más de un siglo de experiencia y millones de electrocardiogramas en todo el mundo. Con nuestros expertos en inteligencia artificial, la participación de nuestros anestesistas y software IntelliSpace ECG hemos valorado la capacidad de predicción de problemas cardiovasculares postquirúrgicos analizando más de 300 mediciones de muy alta precisión en electrocardiogramas previos a la cirugía. La mayoría de esas mediciones son inapreciables al ojo humano. Con esta experiencia positiva hemos comenzado a estudiar más de 250.000 electrocardiogramas, lo que supone analizar más de 75 millones de datos. Si se cumplen nuestras hipótesis, nuestros métodos de análisis masivo y de inteligencia artificial aplicados al electrocardiograma podrían identificar nuevos signos que preceden a algunas enfermedades cardiacas concretas. El objetivo final es identificar mediante el análisis profundo del electrocardiograma quién podría enfermar más adelante para tomar las medidas preventivas con tiempo suficiente. 

El estudio MESA

El estudio MESA, desarrollado en población multiétnica de Estados Unidos, ha sido uno de los pioneros. Otros grupos internacionales de innovación también están utilizando inteligencia artificial para el análisis del electrocardiograma en la población. Todos los que trabajamos en esta línea buscamos nuevos signos que permitan identificar las personas que requieran un tratamiento preventivo diferenciado antes de que aparezca una determinada enfermedad.

El electrocardiograma es una técnica diagnóstica inocua, muy barata y accesible por lo que la ampliación de su capacidad diagnóstica y pronóstica permitirá una rápida implantación.

  • ¿Qué puede cambiar la aplicación de IA de forma generalizada en la atención hospitalaria?

La inteligencia artificial está contribuyendo poco a poco a mejorar la forma de trabajar de los médicos. Cuando renovamos los equipos de diagnóstico por imagen ya incluyen avances basados en inteligencia artificial, que agilizan y optimizan el trabajo de los médicos.

También estamos comenzando a utilizar la IA en investigación mediante análisis con redes neuronales de datos masivos en enfermedades concretas y así descubrir aspectos que se escapan a la observación humana.

Por lo que conozco de IA como médico creo que, al menos a corto y medio plazo, va a seguir ayudando al medico a optimizar los procedimientos diagnósticos de los pacientes. El médico sigue siendo necesario siempre.

En cuanto a la investigación clínica, la IA permite generar hipótesis en base a datos inestimables a la observación humana.

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