Liderazgo | Noticias | 28 OCT 2020

"En 10 años, los departamentos de patología se habrán digitalizado"

Huawei investiga el futuro de la tecnología sanitaria para los países en vías de desarrollo.
imagen pulmones
Prof. Bram van Ginneken

La iniciativa TECH4ALL de Huawei tiene como objetivo garantizar que nadie se quede atrás en el mundo digital, mediante la promoción de programas de inclusión digital y el impulso a la adopción de la tecnología a nivel global. El proyecto es similar a algunos de los trabajos que ya están en marcha dentro de la academia en toda Europa, donde se desarrollan proyectos de investigación centrados en el aprovechamiento de la tecnología para el bien común.

El profesor van Ginneken, profesor de análisis de imágenes médicas en el Centro clínico universitario Radboud, en Países Bajos, está introduciendo las soluciones sanitarias digitalizadas en los países en vías de desarrollo y estima que en un plazo de diez años todos los departamentos de patología de los hospitales estarán digitalizados. Habló con Huawei sobre el trabajo que está realizando…

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

¿Cuándo comenzó su trabajo en el análisis de imágenes médicas?

Estudié física y realice un doctorado en análisis de imágenes médicas en 1996, desarrollando programas informáticos que analizan radiografías de tórax mediante inteligencia artificial (IA). A finales de los 90, quisimos llevar las unidades digitales de radiografía de tórax con software de IA a países con una alta incidencia de tuberculosis, dado que permiten realizar cribados más rápidos y amplios, sin necesidad de revelar las imágenes en una película. Sin embargo, los equipos de radiografía digitales eran demasiado caros en aquel momento.

En 2012 apareció el aprendizaje profundo, con lo que la IA para el análisis de imágenes médicas se hizo más popular. Me desplacé a una universidad en el este de Países Bajos y fundé un grupo de 70 investigadores dedicados al análisis de imágenes médicas. Hace cinco años comenzamos a trabajar con los departamentos de patología para digitalizar imágenes. El problema es que, cuando se almacenan para uso médico, estas enormes imágenes ocupan mucho espacio. Por eso, los departamentos eliminan todas las imágenes transcurridos tres meses, lo que significa que no las podemos utilizar para el aprendizaje profundo. Dado que los sistemas de almacenamiento son cada vez más baratos, estamos más cerca de solventar este problema. Asistiremos a la digitalización de los departamentos de patología en un plazo de diez años, estoy seguro.

 

¿Qué factores han limitado la digitalización en los hospitales hasta ahora?

La sanidad es conservadora. Las nuevas soluciones deben probarse mediante extensos ensayos y existen multitud de procesos heredados.

Se realizó un estudio de simulación en Suecia en el que se empleó el sistema de IA más actual para analizar mamografías. Los investigadores lo compararon con los métodos sanitarios tradicionales. Concluyeron que el sistema de IA daba resultados tan buenos como los de los propios radiólogos del hospital y, en algunos casos, incluso mejores. Por esta razón, propusieron que se permitiera que un gran porcentaje de las mamografías fueran analizadas exclusivamente por el sistema de IA. Si el sistema detectaba un problema, se lo notificaría a un especialista para que lo investigara.

La simulación demostró que el proceso funciona, pero no se ha implementado. En lugar de eso, se determinó que el hospital debía realizar un ensayo prospectivo. Un ensayo cuesta fácilmente alrededor de 10 millones de euros, por lo que debieron buscar una importante financiación. Este ensayo llevará años. Estoy seguro de que, en el momento en el que se complete el ensayo, el software de IA habrá avanzado tanto que la tecnología validada de forma prospectiva ya estará obsoleta.

Ese es el reto al que nos enfrentamos. Tenemos que validar los sistemas antes de que puedan usarse, pero eso lleva tiempo, a causa de las regulaciones. Mientras tanto, los sistemas siguen mejorando rápidamente.

 

¿Podría ser una ayuda para los países en vías de desarrollo?

La IA presenta ventajas para los países en vías de desarrollo porque estos disponen de menos procesos heredados y una menor regulación. Pensemos en África. Nunca dispusieron de una infraestructura de telefonía fija, por lo que pasaron directamente a los teléfonos móviles. Lo mismo puede ocurrir con la digitalización y la implementación de la IA en la sanidad.

La digitalización descentralizará las funciones sanitarias, haciéndolas más accesibles para más gente en más lugares. Ya lo vemos en los países africanos, en los que se están implantando dispositivos de análisis de imágenes manuales, y en Europa del Este, Asia y Sudamérica, donde existen programas pioneros para el cribado de la tuberculosis que emplean unidades de prueba móviles, con las que los profesionales pueden centrarse en los grupos de población vulnerables. En este sentido, los países en vías de desarrollo son líderes en la adopción de nuevas tecnologías médicas. Al mismo tiempo que reducen los costes de instalación, llevan la atención médica directamente al paciente.

 

¿A qué se dedica su empresa, Thirona?

Fundé Thirona con Eva van Rikxoort en 2014. Nuestro objetivo es cerrar la brecha que existe entre el desarrollo académico del análisis de imágenes médicas y las necesidades de uso clínico. Para ello, necesitamos crear productos que incluyan las últimas tecnologías, pero que sean también intuitivos para los usuarios y especialistas sanitarios. Actualmente tenemos 30 empleados.

También hemos creado grand-challenge.org, una plataforma para el desarrollo integral de soluciones de aprendizaje automático en el análisis biomédico de imágenes. Permite que cualquiera pueda añadir un reto y que una red de expertos en IA, analistas de imágenes médicas y entusiastas de ese campo traten de solucionarlo. Facilita que grupos de todo el mundo colaboren para crear nuevas soluciones de IA.

 

¿Cómo ve el futuro de la sanidad global?

Veo un futuro levantado sobre los cimientos de la IA y las tecnologías digitales. Pronto la digitalización llegará a todo el hospital. Los dispositivos manuales de uso personal jugarán un papel más importante; en lugar de estetoscopios, los médicos llevarán dispositivos de ultrasonido personales. Se están desarrollando sistemas de aprendizaje profundo que puedan ejecutarse en teléfonos móviles, de modo que sea posible escanear y analizar imágenes al instante, que los médicos tengan un mayor control y los pacientes reciban una respuesta más rápida.

Asistiremos al desarrollo de un modelo de sanidad global y a la desaparición de las fronteras geográficas. En lugar de analizar cada imagen en el mismo hospital donde se tomó, podemos enviar imágenes a cualquier experto líder de un campo en particular, sin importar dónde se encuentre. Mejoraremos la eficacia del sistema y extenderemos sus ventajas a todos, especialmente aquellos que se encuentran en los países en vías de desarrollo, que accederán a un nuevo nivel en los cuidados sanitarios. Trabajo para hacer realidad ese futuro.

El profesor Ginneken y Huawei continuarán colaborando y trabajando juntos en tecnologías que beneficien a los servicios sanitarios. Huawei también está investigando cómo sus soluciones tecnológicas pueden apoyar los proyectos del profesor van Ginneken.

 

Para obtener más información sobre Thirona, visite https://thirona.eu/

 

En colaboración con Huawei



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