El neurorradiólogo y miembro de la Comisión de Inteligencia Artificial (IA) de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM), el doctor Albert Pons Escoda, ha destacado que la especialidad “reclama vías más ágiles para llevar la IA de la investigación en cáncer cerebral a la práctica clínica”.
Con motivo del Día Mundial de la Investigación contra el Cáncer, que se conmemora este jueves, 24 de septiembre, el especialista ha recordado que “existe todavía una brecha muy importante entre lo que somos capaces de hacer en investigación y lo que realmente podemos utilizar en la práctica clínica”, especialmente en tumores cerebrales, donde la nueva herramienta “es uno de los campos donde la Radiología está aportando más valor a la investigación oncológica”.
Pons Escoda ha explicado que la IA “permite extraer de las imágenes una cantidad de información cuantitativa que, hasta ahora, era muy difícil o demasiado laboriosa de obtener de forma rutinaria”, y ha remarcado que ya se dispone de soluciones que automatizan tareas como la segmentación y la volumetría de las lesiones, así como la predicción de determinadas características moleculares del tumor, la estimación del pronóstico y la valoración de la respuesta a los tratamientos.
Aun así, ha recalcado que el sistema “es una herramienta para ampliar capacidades y debería entenderse como un medio y no como un fin”. En este sentido, ha precisado que “puede proporcionarnos mediciones y biomarcadores más objetivos y reproducibles pero, posteriormente, es el radiólogo quien debe interpretar esa información dentro del contexto clínico del paciente”.
El neurorradiólogo ha incidido en que “la Medicina trabaja con pacientes individuales, no únicamente con probabilidades”, por lo que “la responsabilidad de realizar esa integración y convertir los datos en una decisión clínica continúa siendo nuestra”, y ha advertido de que “cualquier herramienta que vaya a utilizarse en pacientes debe incorporarse de una forma controlada y segura, pero control y seguridad no deberían significar que trasladar una herramienta útil desde la investigación hasta la práctica clínica se convierta en un proceso prácticamente imposible”.
Puentes entre la innovación y la asistencia
En esta línea, el experto ha defendido que es imprescindible “encontrar vías que permitan evaluar e incorporar con mayor agilidad aquellas soluciones que hayan demostrado suficiente utilidad y robustez”. A su juicio, “el beneficio para el paciente aparece cuando conseguimos transformar toda la información en mejores decisiones clínicas”, y por ello considera clave “construir puentes entre ambos mundos” para evitar “una enorme cantidad de innovación científica que, posteriormente, tenga muy poco impacto real”.
Ha recordado que “disponemos de numerosos algoritmos capaces de realizar tareas muy sofisticadas”, pero que, pese a ello, “en la práctica clínica, seguimos realizando manualmente algunas de esas mismas tareas porque no existen vías sencillas para trasladar esas herramientas al entorno asistencial”. Por este motivo, ha abogado por impulsar soluciones interoperables y suficientemente sólidas para “funcionar independientemente del fabricante o del hospital en el que se utilicen”.
Respecto a los próximos pasos, el especialista ha mencionado la necesidad de validar los algoritmos en diferentes hospitales, equipos y tipos de población; reducir el denominado ‘valle de la muerte’ —el periodo que transcurre hasta que la tecnología se aplica realmente— mediante circuitos de evaluación más ágiles y seguros; integrar la IA de forma transparente en el flujo de trabajo diario, y reforzar la formación específica de los radiólogos.
Sobre este último aspecto, ha puntualizado: “No creo que todos los residentes de Radiología tengan que convertirse en ingenieros ni saber programar una red neuronal desde cero”, aunque considera que “es positivo conocer los fundamentos de estas tecnologías y entender cómo se han desarrollado y validado”. En cualquier caso, ha concluido que la prioridad “debe seguir siendo formar excelentes radiólogos y excelentes médicos”.