La preocupación por nuestra salud no es algo que se limite a las fronteras de nuestro plantea. Prueba de ello, el Hospital público Universitario La Paz de la Comunidad de Madrid ha consolidado su programa de Inteligencia Artificial (IA) para vigilar la salud de astronautas en el espacio. Esta iniciativa, conocida como ALISSE, ha permitido desde su arranque hace dos años y medio el etiquetado de más de 50.000 imágenes de los más de 70.000 estudios ecográficos que se realizan en el complejo cada año, lo que contribuirá en futuras misiones de los cosmonautas a la detección de posibles enfermedades.
En esta línea, la consejera de la Comunidad de Madrid, Fátima Matute, ha explicado durante la inauguración de la III Jornada Healthtech Observer en el hospital público madrileño que este proyecto es “todo un desafío para la obtención de imagen médica de ultrasonido de alta calidad diagnóstica en el que la Paz ha desempeñado un papel diferenciador, así como un reto para abrir camino desde Madrid a las herramientas más avanzadas de inteligencia artificial del futuro”.
Más allá de su uso en el ámbito aeroespacial, este avance podrá facilitar asimismo la realización de las ecografías en los centros de Atención Primaria, ofreciendo un mejor y más precoz servicio público a los pacientes
En esta iniciativa, de la que también participan la Agencia Espacial Europea (ESA), investigadores del Grupo Física Nuclear de la Universidad Complutense de Madrid y la multinacional GMV, el papel de los profesionales de la Sección de Radiología de Urgencias de La Paz ha sido clave en su desarrollo, pues han llevado a cabo la sistematización de estas pruebas para que la IA aprenda y pueda diferenciar las diferentes patologías en una serie de órganos diana, como corazón, ojos, riñón, la vejiga, músculo, o sistema venoso profundo.
Por ejemplo, en el caso del estudio de cálculos, renales o en la vesícula biliar, ALISSE puede ayudar al astronauta a colocarse la sonda de manera adecuada con el fin de constatar, en tiempo real, si la imagen tomada por el equipo de ultrasonidos se corresponde con el diagnóstico. Es entonces cuando este recurso tecnológico entra en acción para comparar las instantáneas resultantes con las de referencias preexistentes y analizar así su evolución.
Matute ha insistido en que estas nuevas tecnologías “nunca servirán para sustituir las batas blancas, sino para ayudarles a poner al paciente en el centro”, un ámbito en el que, además, La Paz es “pionero a nivel mundial”
De esta manera, todo apunta a que en un futuro, gracias a la IA, el personal médico podrá asistir desde la Tierra a los profesionales del espacio y evitar así que la enfermedad progrese. Más allá de su uso en el ámbito aeroespacial, este avance podrá facilitar asimismo la realización de las ecografías en los centros de Atención Primaria, ofreciendo un mejor y más precoz servicio público a los pacientes y agilizar el abordaje de posibles patologías.
En este sentido, Matute ha insistido en que estas nuevas tecnologías “nunca servirán para sustituir las batas blancas, sino para ayudarles a poner al paciente en el centro”, un ámbito en el que, además, La Paz es “pionero a nivel mundial”. De la misma manera, la responsable sanitaria madrileña no ha dejado pasar la oportunidad de agradecer al sector privado su importante papel, dado que “la colaboración con distintas empresas nos ayuda a llevar a cabo estas iniciativas”, resaltaba.
HOSPITAL CON EXPERIENCIA EN IA
El Hospital público Universitario La Paz ha ido dotando en los últimos años a la Inteligencia Artificial de un papel cada vez más ponderante en la asistencia a los pacientes. Tal es así, que el complejo cuenta con 34 sistemas de IA en desarrollo o uso por parte de 24 servicios entre ellos Oncología, Cardiología, Neurología, Alergología, Aparato Digestivo, Medicina Interna, Psiquiatría, Enfermedades Infecciosas, Radiología, Urología, Anatomía Patológica, Genética, Oftalmología y Hematología y Hemoterapia.
En todos estos servicios ya se aplican diferentes metodologías como procesamiento del lenguaje natural, robótica, análisis avanzado de datos, IA generativa o algoritmos de aprendizaje profundo para interpretación de señales y diagnóstico a partir de imagen.