Hay soluciones que hace poco estaban en los laboratorios y que ahora están en los hospitales. Herramientas de Procesado de Imagen Soporte al Diagnóstico. Fue otro tema que se tocó este viernes en la trigésimo novena edición del Seminario de Ingeniería Hospitalaria. Anna Claudia Foppiani, responsable de Área Técnica España de Polygon S.p.A., se encargó de la Inteligencia Artificial: Algoritmos de Machine Learning aplicados a la radiología y a la mamografía. "El concepto clave es grandes cantidades de datos para tomar decisiones. Otra parte es la del Machine Learning, que permite al sistema tener un aprendizaje continuo", aclaró.

Luis Martí Bonmatí, director del Área Clínica de Imagen Médica y del Grupo de Investigación Biomédica en Imagen (GIBI230), ofreció ejemplos de Inteligencia Artificial en Imagen Médica en Medicina de Precisión: una aproximación ingenieril. "La ganancia es evidente porque las imágenes tienen menos ruido", aseveró. Están muy bien las herramientas que dicen si hay una fractura y analizar las probabilidades de ensamblaje. Se pueden detectar lesiones, localizarlas, extraerlas y calcular sus formas y volúmenes. Se ha hecho con tumores en niños con máquinas de cualquier fabricante y prácticamente sin interacción humana, sólo con un radiólogo experto. Y se pueden extraer métricas con la intención de mejorar lo que se está haciendo actualmente. Es conveniente transferir el conocimiento adquirido.

La Sanidad no podía ser menos y la aplicación de herramientas de Inteligencia Artificial era necesaria, según Javier Arribas Pastor, Digital Solutions Expert en Siemens Healthineers, hizo hincapié en que las soluciones se deben implantar en el día a día haciendo que los resultados de los algoritmos se integren en los flujos de trabajo de los radiólogos, que no tengan que saltar a otros sistemas. Ellos tienen diferentes herramientas para diferentes regiones anatómicas y múltiples funcionalidades, como cerebro, próstata o tórax. Este último, un TAC, no sólo analiza el pulmón sino también, de forma automática, el corazón, la aorta y la columna vertebral. Es importante que las casas comerciales desarrollen soluciones que cubran gaps y necesidades que tienen los hospitales.

María Tejedor Varela, Service Growth Commercial Leader. Salud GE Healthcare, se centró en herramientas de procesado de imagen y en la innovación y ciclo de vida. "Para los profesionales de salud es todo un reto conocer las aplicaciones de imagen. Teneos una línea de trabajo que pretende facilitar la integración de las aplicaciones en el ámbito sanitario y hacer más sencilla su acceso a los profesionales", manifestó. Los datos son un yacimiento de información, pero necesitan algo más para que sean un valor aplicable en todo el proceso de decisión clínica.