El presidente de la Generalitat valenciana, Carlos Mazón, ha avanzado este pasado sábado que la Conselleria de Sanidad implantará "desde el mes de septiembre" un sistema de lectura de imágenes a través de Inteligencia Artificial (IA) que se aplicará en mamografías para "colaborar en el diagnóstico y agilizar los tiempos del proceso". Asimismo, se introducirá en el programa de cribado de cáncer de mama para alzanzar "una mayor precisión" en los diagnósticos, priorizar los casos de sospecha y reducir el tiempo de acceso a los tratamientos.
Este nuevo sistema de lectura con inteligencia artificial se aplicará inicialmente en cuatro Unidades de Prevención de Cáncer de Mama (UPCM), de manera que se pueda llevar a cabo una evaluación del proceso para implantarlo, a partir de diciembre, en todas las UPCM de la Comunidad Valenciana.
Concretamente, este proyecto piloto se instalará en el Hospital Clínico y el Hospital de La Fe en Valencia, el centro hospitalario Doctor Balmis de Alicante y en el Hospital General de Castelló, según ha detallado la Generalitat en un comunicado.
La lectura de las mamografías con IA permitirá estratificar las imágenes en aquellas con resultado negativo, de sospecha intermedia o alta de posible cáncer de mama. Además, esta clasificación se realiza en un periodo de tiempo "muy breve", de manera que la mujer recibirá el resultado de la pruebas con "mayor celeridad" y se facilitará, en los casos de sospecha de cánce de mama, el acceso a las pruebas complementarias y en su caso al tratamiento para que sea "más rápido".
Este nuevo sistema de lectura con inteligencia artificial se aplicará inicialmente en cuatro Unidades de Prevención de Cáncer de Mama
Además, supondrá "una reducción en un 40% de la carga asistencial" en las UPCM y los servicios de radiología, puesto que los profesionales se centrarán en los casos en los que se detecta una sospecha, y permitirá cumplir con la finalidad del programa de cribado de cáncer de mama y que las mujeres se puedan realizar una mamografía cada dos años, "tal y como establece el protocolo".
El jefe del Consell ha puesto en valor el uso de esta tecnología por su "capacidad para analizar imágenes médicas, procesar datos multimodales y ofrecer apoyo en la toma de decisiones clínicas, ya que ha mejorado la exactitud, velocidad y eficiencia de los diagnósticos médicos".
Además, ha valorado que gracias a este nuevo sistema se conseguirá "una mayor precisión en la lectura de las imágenes, lo que supone, además de una mejora de los diagnósticos, priorizar los casos de sospecha y reducir el tiempo de acceso a los tratamientos", y ha destacado que una de las prioridades del Consell es "aplicar estas nuevas tecnologías en la lucha contra el cáncer, nuestro principal enemigo".
Este sistema supondrá una reducción del 40% de la carga asistencial en las UPCM
El 'president' Mazón ha puesto en valor "el compromiso del Gobierno valenciano para dotar de los medios, servicios y tecnología para luchar contra esta enfermedad desde el sistema público sanitario de la Comunitat Valenciana". Al respecto, ha resaltado que el Consell está "destinando recursos en todas las áreas, desde la Atención Primaria a la más especializadas para combatir el cáncer desde la prevención o la detección precoz a los estadios más avanzados con la tecnología más puntera".
Así, ha señalado como ejemplo la activación de la protonterapia en el Hospital de La Fe, "que situará a la Comunitat Valenciana en la vanguardia de la lucha contra el cáncer". Un proyecto que cuenta con una inversión de 50 millones de euros, la mitad de las cuales corresponden al equipo donado por la Fundación Amancio Ortega.
También ha hecho referencia a la inversión de tres millones para la adquisición de 10 nuevos mamógrafos, la instalación de radiocirugía Gamma Knife en el Hospital Clíico de València, la puesta en marcha de un servicio de radioterapia en el hospital comarcal de Gandia que "evita a enfermos de cáncer desplazarse hasta València" o la implementación de un equipo de última tecnología valorado en 3,8 millones de euros que permite realizar radioterapia adaptiva, entre otras.