Cómo la inteligencia artificial puede mejorar los diagnósticos de urgencias

Es habitual ver en estos espacios del hospital a pacientes aquejados de diversas lesiones como esguinces, fracturas, fisuras o neumotórax, por ejemplo, unas patologías que no siempre están claras a simple vista a la hora de realizar el diagnóstico. A partir de ahora un software de inteligencia artificial puede analizar las imágenes radiológicas de estos pacientes y confirmar si aprecia patología, ayudando al diagnóstico al médico de Urgencias. «El software que aporta la inteligencia artificial es de gran utilidad para el Servicio de Urgencias porque nos apoya en el diagnóstico de patologías en las que podemos tener dudas», valora el doctor Harold García Fernández , coordinador médico de Urgencias del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid.

Es más, destaca que desde que lo utilizan se agilizan las decisiones con los pacientes, al tiempo que se aporta una mayor seguridad, sobre todo en el caso de pequeñas fracturas o de fisuras, que a veces les es complicado identificar. «En el área de tórax los médicos de Urgencias están perfectamente preparados para el diagnóstico de cuadros de neumonía, derrames pleurales o nódulos pulmonares , pero siempre ayuda que un programa apoye lo que observamos», añade.

Por eso, contar con este software puede resultar fundamental a la hora de obtener diagnósticos más precisos, según resalta el doctor Vicente Martínez, jefe de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid : «La introducción de la Inteligencia Artificial para el análisis de las radiografías en las urgencias, en radiología ósea, nos es muy útil para la detección de fracturas, así como en la radiología de tórax con el fin de detectar varias patologías como neumonías, neumotórax, derrame pleural, nódulos pulmonares, consolidaciones y fracturas costales, entre otras».

Precisamente, el Servicio de Diagnóstico por la Imagen de este centro hospitalario madrileño ha instalado un asistente de inteligencia artificial para el análisis de imagen radiológica, que permitirá mejorar la precisión de los diagnósticos. El doctor Martínez de Vega subraya en este sentido que un radiólogo experto en fracturas tiene una sensibilidad del 93%, un porcentaje similar al que goza este software desarrollado por la empresa Arterys , y superior a la de un médico no formado específicamente en el análisis radiológico.

«Este software es capaz de detectar y de marcar en las radiografías la patología, con sensibilidades superiores al 90% , y esto es una sensibilidad prácticamente similar a la que tiene un radiólogo experto. En apenas dos minutos se tiene de vuelta la radiografía hecha y ya con la información aportada por la inteligencia artificial; antes de que el paciente llegue a Urgencias de nuevo desde el servicio de Radiología, se tiene el resultado», resalta el jefe del servicio de Diagnóstico por Imagen.

Mientras, el doctor Harold García, coordinador de Urgencias del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid , resalta que este tipo de aplicaciones de última generación aumentan la seguridad del facultativo, así como la precisión en los diagnósticos, dado que hay ciertas fracturas y fisuras que no se logran identificar a simple vista en la radiografía. «El médico de Urgencias hace la solicitud de la radiografía y una vez que el paciente la tiene, en menos de 3-5 minutos se tiene esa lectura por inteligencia artificial en el sistema», prosigue el especialista.

En concreto, explica que cuando el paciente se somete a la radiografía en Urgencias, la imagen se envía a un servidor específico en inteligencia artificial que, en apenas dos minutos, analiza la imagen y ofrece tres tipos de respuestas: ausencia de patología, imagen con duda diagnóstica (en la que sería necesario consultar con un radiólogo) o imagen patológica donde marca la zona afectada y la patología sospechosa.

A su vez, Eva Díaz Arza, técnico de Radiología del Hospital Quirónsalud Madrid , pone el ejemplo de un traumatismo de muñeca, donde pueden hacerse las proyecciones habituales, pero no alcanzar un diagnóstico certero a la primera, que sí se logra gracias a este programa de Inteligencia Artificial, donde se puede demostrar, por ejemplo, una pequeña fisura que previsiblemente en un primer análisis o a primera vista no se vería.

« La inteligencia artificial aplicada a los servicios de Radiología de Urgencias eleva la fiabilidad diagnóstica , al tiempo que aporta una rapidez de respuesta y da cierta seguridad tanto al servicio de diagnóstico por imagen, responsable de esa imagen, como al de Urgencias de que las cosas se están haciendo bien y con mucha seguridad para el paciente», subraya el doctor Martínez de Vega.

Es más, mantiene que este programa amplía el proyecto de inteligencia artificial que está desarrollando el Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid , que comenzó en 2017 junto a Arterys en el entrenamiento de una inteligencia artificial para el análisis de resonancias magnéticas cardiacas.

«Esta nueva herramienta mejora la calidad asistencial que se ofrece a los pacientes y da más seguridad al trabajo que realizan los médicos de Urgencias ya que, si el software no detecta patología, podemos confiar en que sea así», sentencia el doctor Martínez de Vega , responsable del citado servicio hospitalario en Quirónsalud Madrid.