El Hospital Doctor Balmis de Alicante, pionero en la aplicación de IA en las radiografías de tórax y hueso
El proyecto piloto tiene una eficacia del 90% en la detección de patologías
El conseller de Sanidad, Marciano Gómez, en el Hospital General Doctor Balmis de Alicante, atiende las explicaciones sobre la aplicación de IA en los radiodiagnósticos / Elena Escuder
Alicante
En el Hospital General Doctor Balmis se ha presentado este viernes el nuevo sistema de lectura de imágenes mediante Inteligencia Artificial (IA) para las radiografías de tórax y de hueso, que ya se está utilizando desde el pasado verano y es pionero en su implantación.
Una herramienta que "va a avanzar extraordinariamente" en estos diagnósticos, ha remarcado el conseller de Sanidad, Mariano Gómez.
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La herramienta emplea algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para la detección de diversas patologías en radiografías simples de tórax y hueso y ayudar en su interpretación a los facultativos. "El valor predictivo negativo del 90%", ha explicado el conseller, "y esto significa que, si la placa es normal, el diagnóstico es seguro casi al 100 por 100".
Es un avance "importante", ya que es una herramienta de gran ayuda para los profesionales a la hora de realizar los diagnósticos que "va a permitir mejorar en seguridad y precisión en el diagnóstico del profesional".
Se consigue un diagnóstico precoz sobre otras patologías que puedan pasar desapercibidas en principio con lo que se agiliza el tratamiento para los pacientes.
La doctora radióloga de Urgencias Celia Astor, ha explicado, por su parte, que el software es "capaz de detectar elementos que no son patológicos y remarcar los que sí lo son o presentan duda. Se consigue un diagnóstico precoz, con lo que eso supone para la persona afectada y el ahorro en pruebas innecesarias para el sistema sanitario".
Celia Astor, radióloga de Urgencias en el HGDB de Alicante La base de datos clasifica patologías o dudas en radiologías de tórax (2025-02-21)
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Desde el pasado verano se ha empleado este sistema con 40.000 pacientes de Urgencias del Hospital General Doctor Balmis y de algún centro de atención primaria. Son 76.000 pruebas realizadas.
La intención de la Conselleria de Sanidad es que esta tecnología se implemente en todas las urgencias de todos los hospitales públicos valencianos y que a final de verano funcione el anillo radiológico en toda la Comunitat Valenciana. También se trabaja en extender la Inteligencia Artificial para facilitar el diagnóstico de las radiologías a todos los hospitales y centros de salud de la autonomía.
Estrategia Digital de Salud
El conseller ha concluido que desde la Conselleria de Sanidad "se está llevando a cabo un importante esfuerzo para modernizar y digitalizar el sistema valenciano de Salud, y para ello hemos diseñado específicamente una Estrategia Digital de Salud, con el objetivo de incorporar los últimos avances a la práctica asistencial".
Este nuevo sistema se está implementando a través de la Oficina Autonómica para la Aplicación de la Inteligencia Artificial en la Salud de la Conselleria de Sanidad, que vela por la introducción ordenada de la IA en el ámbito sanitario, y se ha desarrollado como proyecto piloto en el Hospital General Universitario Doctor Balmis a lo largo del segundo semestre de 2024.
Red hospitalaria valenciana
Actualmente, dentro del programa piloto, el sistema está también implantado en el Hospital Arnau, Hospital Sant Joan d’Alacant, Hospital de Dénia, y en el Hospital Marina Baixa de la Vila Joiosa. Asimismo, la próxima semana se pondrá en marcha en el Hospital Clínico, La Fe y en el Hospital Doctor Peset. Posteriormente, se desplegará en el Hospital General de Castellón, Hospital de La Plana y en el Hospital de Vinaròs, y así progresivamente hasta completar todos los departamentos de salud en el mes de abril.
De este modo, el sistema sanitario valenciano va por delante de los plazos de exigencia legal en IA, marcados por la Ley Europea de Inteligencia Artificial (Reglamento (UE) 2024/1689), que garantiza de una manera equitativa la introducción armonizada y sistematizada de estas herramientas.
Eficacia superior al 90%
Para garantizar la validez de este algoritmo con datos propios, los Servicios de Radiodiagnóstico, Urgencias y Medicina Preventiva del centro alicantino han realizado un estudio retrospectivo y uno prospectivo en el que se han analizado, por parte de diferentes observadores profesionales, más de 600 pruebas radiológicas de tórax y hueso.
La validación se ha realizado en dos fases. La primera ha consistido en un estudio retrospectivo donde se han seleccionado imágenes que ya habían sido informadas por radiólogos para que las leyera la inteligencia artificial y, de este modo, poder hacer una comparativa de su eficacia. Posteriormente, en el estudio prospectivo, se han corroborado estos resultados en la práctica asistencial.
Los resultados han sido óptimos, con más de un 90% de fiabilidad y con un alto valor predictivo negativo. Esto significa que cuando la herramienta no arroja ningún hallazgo de patología, se cumple con una probabilidad cercana al 100%, lo que aporta confianza y seguridad a los clínicos, circunstancia que facilita el diagnóstico y limita la necesidad de hacer pruebas adicionales.
De este modo, el sistema se ha implantado desde principios de año en la rutina del Servicio de Urgencias, y también en el centro de salud de Babel, con la previsión de extenderlo en pruebas en los próximos días al resto de centros de Atención Primaria del Departamento de Salud Alicante-Hospital General.
Respuesta rápida y precisa
Este proyecto de IA se ha diseñado para mejorar la capacidad diagnóstica en Urgencias y también en Atención Primaria con el objetivo de reducir el tiempo de respuesta lo máximo posible y ayudar en el proceso diagnóstico a los clínicos.
La herramienta genera clasificaciones automatizadas de las imágenes de tórax y hueso, que están disponibles para su consulta en menos de cinco minutos después de realizar la radiografía, que ayudan a los clínicos a identificar las patologías, facilitando la toma de decisiones, acortando los tiempos de diagnóstico y ofreciendo una respuesta rápida a los pacientes.
Es una herramienta clasificadora de hallazgos, que selecciona los casos sospechosos y permite asegurar que los pacientes que acuden a Urgencias se van del hospital solamente si las pruebas de imagen son absolutamente normales. También, ayuda al profesional a decidir en qué casos necesita apoyo adicional por parte del Servicio de Radiodiagnóstico.
En cuanto a las patologías que detecta el algoritmo, son aquellas que requieren un tratamiento precoz o una atención urgente, como son fracturas, derrames articulares, luxaciones y subluxaciones y lesiones focales óseas tanto de origen tumoral como infeccioso en el esqueleto periférico (por ejemplo, hombro, codo, rodilla y tobillo) o columna, y ciertas patologías del tórax, como el neumotórax o los nódulos pulmonares.
