A mesura que les tecnologies digitals evolucionen, la IA s’està convertint en una eina clau per millorar la rapidesa i l’eficiència dels diagnòstics, obrint un ventall de possibilitats en el camp de la medicina de precisió i personalitzada.
El paper del Machine Learning i les Xarxes Neuronals en el diagnòstic de la imatge
En el Centre de Diagnòstic per a la imatge de l’Hospital Clínic Barcelona es generen, cada dia, milers d’imatges mèdiques procedents de diferents tècniques i modalitats com són la radiografia, l’ecografia, la tomografia computada (TC), la ressonància magnètica (RM), tomografia per emissió de positrons (PET-TC) o la tomografia per emissió de fotó simple (SPECT-TC), entre d’altres. L’anàlisi qualitatiu (per exemple, la detecció de lesions als òrgans o sistemes) o bé quantitatiu (com ara, la determinació volumètrica d’una lesió) d’aquestes imatges és una tasca complexa, duradora i sovint subjecta a la variabilitat entre professionals.
En aquest sentit, la IA desenvolupa un paper fonamental donada la capacitat d’anàlisi d’imatges i grans volums de dades en molt poc temps. Els algoritmes de machine learning i, més concretament, les xarxes neuronals profundes (deep learning), s’entrenen per tal de reconèixer patrons en les imatges, sovint amb impacte diagnòstic o pronòstic, que podrien passar desapercebuts a l’ull humà. Aquestes metodologies potencien la detecció d’anomalies amb una precisió comparable a la dels especialistes experimentats, permetent accelerar el temps de resposta dels diagnòstics, contribuint a una millor gestió de recursos i a la reducció de la càrrega de treball dels professionals mèdics. En aquest sentit, no s’espera que la IA substitueixi l’especialista, sinó que el complementi.
L’aprenentatge de la IA és continu, i sovint, exponencial. El seu desenvolupament i perfeccionament venen condicionats per la qualitat i quantitat de dades clíniques i d’imatge emprades, permetent adaptar-se a diferents patologies, tècniques d’imatge o poblacions específiques.
La IA millorarà la personalització dels tractaments, ja que permet identificar correlacions i prediccions entre les dades d’imatge, multitud de variables clíniques i dades òmiques, a través de l’historial mèdic o els resultats de proves de laboratori. Aquesta vessant potenciarà una medicina més predictiva i preventiva, millorant la qualitat de vida dels pacients i reduint els costos del sistema sanitari.
Com s’integrarà la IA al Centre de Diagnòstic per a la Imatge del Clínic
La integració de la IA en el Centre de Diagnòstic per a la Imatge del Clínic és progressiva. Tanmateix, aquesta evolució no està exempta de reptes. Caldrà garantir la seguretat, la privacitat i l’ètica en l’ús de les dades, així com la validació clínica rigorosa abans de la seva aplicació i implementació. També serà imprescindible formar i familiaritzar els professionals sanitaris en l’ús d’aquestes noves eines amb criteri i confiança.
Finalment, la IA permetrà desenvolupar nous projectes i camps de recerca al Centre de Diagnòstic per a la Imatge amb impacte potencial a la totalitat de seccions.
En conclusió, la IA té un gran potencial en el camp del diagnòstic per la imatge. Si la integració es realitza de manera responsable i col·laborativa, pot convertir-se en un aliat per millorar l’eficiència i la qualitat de l’atenció i sistema sanitari.
