¿Puede la inteligencia artificial condicionar el informe radiológico?

La inclusión de programas y aplicaciones informáticas para generar CAD Computer aided detection (Detección asistida por ordenador) en el informe radiológico empezó con relativas certezas en el diagnóstico de la imagen de mama mamográfico en los inicios de la década de 2000.

Contando con noticias con un titular tan llamativo como extraño que apareció a finales de agosto pasado ‘Los radiólogos detectan cáncer de mama en un ‘abrir y cerrar de ojos’ (Radiologists detect breast cancer in ‘blink of an eye’, sciencedaily, 29 Agosto 2016), y que se refiere a cierta capacidad intuitiva y bajo experiencia en el diagnóstico que un Radiológo puede tener a pesar de no visualizar hallazgos totalmente claros, los CAD en mamografía fueron el arranque para investigar qué posibilidades tendría un programa informático para aumentar el nivel de certidumbre diagnóstica, y que por tanto mejore las prestaciones de un servicio de diagnóstico por imagen en los éxitos o resultados medibles en los informes de los radiólogos.

hay un sector de Radiólogos que entienden como una amenaza la posibilidad de que una máquina sustituya al humano

Qué hacen los CAD

Los CAD son programas que almacenan una cantidad tremenda de datos previos sobre una serie de pruebas diagnósticas por imagen. Por ejemplo: un CAD de mamografía almacena un gran volumen de datos de hallazgos diagnosticados en mamografías, y que a través de la codificación en los píxeles, permite identificar o asociar como lo hacen los detectores de huellas dactilares. Además, los CAD incorporan herramientas en el flujo de trabajo del radiólogo, y cuando te detecta una lesión o hallazgo te ofrece sistemas de ayuda de información y decisión sobre la clasificación del hallazgo, y otras comparativas posibles.

Sin embargo, evidentemente la tecnología no se ha quedado ahí, en el campo de la mamografía. Y están llegando las primeras soluciones para otras series diagnósticas, e incluso combinando la multimodalidad de imagen, que es una especie de incrustación de una imagen de ecografía con la de resonancia – por ejemplo – y se obtiene una imagen fusión de la misma región anatómica aportando diferentes registros de resolución de imagen y detalles.

Ante esta llegada de soluciones y herramientas, hay un sector de Radiólogos que entienden como una amenaza la posibilidad de que una máquina sustituya al humano, porque está claro que la redacción automática de un informe no es un gran problema para la tecnología.

Y encima, por otro lado, hay otras claves en la Big Data en la Radiología como proceso de innovación que busca elevar las prestaciones generales de un Servicio porque nos pedirá trabajar con la minería de datos que tenemos enfrente, y que no estamos utilizando:

etiquetar hallazgos en la imagen almacenada,
datos de dosis,
indicadores de éxito en la solicitud o algoritmo de prueba.

Por tanto, los grandes datos condicionarán los procesos, y por tanto la tecnología será influyente en el resultado de gestión de un Servicio de Radiología. Pero… ¿entonces los Radiólogos no serán tan prescindibles? En mi opinión: depende de muchas cosas. Aunque sería extensísimo explicarlo en un único artículo, entiendo que los Radiólogos ya son profesionales – como los Técnicos – tan ambientados en las novedades tecnológicas que no les suponen problemas la aplicación de nuevas tareas que, para el futuro serán claves, y que ese tiempo dedicado será ‘compensado’ por las ayudas de los CAD. Es decir: lo comido por lo servido.

Mi compañero en la junta directiva de la AIESALUD (Asociación de Investigadores en eSalud), el experto internacional en BIG DATA José María Veganzones me cuenta que aunque uno de los primeros en crear motores semánticos ha sido WATSON (de IBM), cualquier empresa tecnológica puede crear una transferencia tecnológica al sector si tiene el diagrama y los datos previos para un CAD de una serie concreta. Es decir: podemos tener CAD de radiografías de tórax sin problemas ninguno.

Sin embargo, el modelo de Datos necesita una base previa: la imagen debe tener siempre parámetros muy parecidos para ser comparada. Y entonces nos vamos al panorama de la obtención de la imagen, en sus componentes de resolución y calidad, y ahí entran en escena los Técnicos y los Graduados de Radiología.

Pero antes de acabar nos queda aún la respuesta del titular del artículo: Por supuesto que la Inteligencia Artificial va a condicionar el informe radiológico. Tengamos en cuenta que gracias a los Datos la Inteligencia Artificial lleva los procesos cognitivos humanos a los sistemas informáticos.