Vall d’Hebron ha sido escogido para participar en un proyecto pilotopara acelerar la diagnosis de la Covid-19 mediante un software de inteligencia artificial que determina la presencia de neumonía en los pulmones a través de una tomografía computarizada (TAC) de tórax. El proyecto, llamado ‘Sistema de inteligencia artificial para la diagnosis rápida de la COVID-19 con un TAC’, está impulsado por la Unión Europea (UE) a través de la Comisión Europea.
Esta tecnología ha sido desarrollada por Infervision, una compañía dedicada a la inteligencia artificial en medicina. La UE ha comprado 11 licencias de este software para 11 centros hospitalarios de referencia europeos que, durante un año, probarán el sistema para valorar la utilidad como medio de apoyo al diagnóstico de la Covid-19.
“Tenemos varias líneas de investigación en marcha en este ámbito”
“El Hospital Universitario Vall d’Hebron es uno de los centros europeos referentes en investigación de la Covid-19 y estamos involucrados en la implementación de la inteligencia artificial en la imagen de radiología para acelerar los diagnósticos. Tenemos varias líneas de investigación en marcha en este ámbito”, explica el Dr. Manel Escobar, director clínico del Instituto de Diagnóstico por la Imagen (IDI) de Vall d’Hebron. Cada tres meses, el Hospital tendrá que hacer un informe para la UE que servirá para determinar elgrado de fiabilidad que tiene el software, así como los beneficios que puede aportar para los centros de cara a la diagnosis rápida de la COVID-19.
Vall d’Hebron es el hospital de Catalunya que ha atendido más personas con Covid-19. Desde el inicio del estado de alarma, el 14 de marzo, Vall d’Hebron ha realizado más de 9.000 radiografías de tórax y más de 500 TAC de tórax a pacientes afectados por la Covid-19.
¿CÓMO FUNCIONA EL SOFTWARE?
Cuando un paciente entra en el hospital con un cuadro sospechoso de Covid-19, un estudio que se le puede realizar es el TAC de tórax. El TAC permite ver el estado de los pulmones para comprobar si el paciente tiene neumonía, que es la principal complicación que provoca el coronavirus SARS-CoV-2. El procedimiento habitual es que un radiólogo comprueba de forma visual la imagen hecha por el TAC y hace un informe describiendo lo que detecta en los pulmones.
Con este nuevo sistema en pruebas, la imagen se envía al mismo tiempo al software de inteligencia artificial, que hace un análisis y un diagnóstico inmediato a partir del TAC. Lo que Vall d’Hebron hará los próximos meses es comparar el informe del radiólogo con el análisis del software para evaluar el grado de concordancia.
“Ahoraevaluaremos si el algoritmo es tan fiable como el ojo de los radiólogos”
Este algoritmo es una red de neuronas artificiales convolucionales, es decir, que funcionan de forma muy parecida a cómo funcionan las neuronas del córtex visual primario del cerebro humano. Como explica el Dr. Manel Escobar, “los radiólogos son los expertos en detectar la presencia de neumonía en un TAC. Por lo tanto, ahora evaluaremos si el algoritmo es tan fiable como el ojo de los radiólogos”. Este algoritmo de inteligencia artificial ya se ha entrenado con más de 5.000 imágenes de hospitales de China, entre ellos, de centros sanitarios de Wuhan, ciudad donde se inició la pandemia.
De momento no se puede confirmar si el software es capaz de diferenciar una neumonía por SARS-CoV-2 de otra que sea causada por otros motivos, pero durante un pico de pandemia el hecho de identificar una neumonía es determinante, sobre todo si va acompañada de otros síntomas típicos de la Covid-19. Durante las horas siguientes a este diagnóstico por la imagen, la prueba PCR acabaría de certificar la presencia del virus en el organismo.
Tal y como detalla el Dr. Manel Escobar, “en momentos de gran entrada de pacientes, como fue durante el pico de la pandemia de coronavirus durante la primavera, este software nos podría ayudar a diagnosticar la COVID-19 de una manera automática y totalmente fiable, incluso en pacientes con escasa sintomatología”. De este modo, se podría tomar la decisión de aislar el paciente de una manera mucho más rápida que actualmente.