Un oportuno informe radiológico resulta crucial para minimizar los errores en los diagnósticos. Esto fue lo que identificó Toraxia, que tiene como principal desafío reducir la neumonía como una de las principales causas de muerte en el mundo en niños y adultos mayores. Al analizar el creciente problema en torno a esta enfermedad, se detectó un déficit de especialistas en la materia, generando que el médico clínico sin experticia incurra en un 50% de error diagnosticando radiografía de tórax de pacientes con sospecha de neumonía.
Gracias a las capacidades para el desarrollo de inteligencia artificial e interoperabilidad entregada por la plataforma de datos IRIS for Health de Intersystems, el proveedor creativo de tecnología de datos dedicado a ayudar a los clientes a resolver los problemas más críticos de escalabilidad-, Toraxia puede analizar en 5 segundos una radiografía de tórax entregando la ubicación de los signos patológicos sugestivos de variadas enfermedades, siendo una de ellas el Covid-19.
Se trata de soluciones críticas que requieren orquestar procesos de negocio con datos provenientes de distintas fuentes en el menor tiempo posible y de manera segura. Es por ello que esta incorporación tecnológica en el proceso de análisis clínico resulta clave para que el radiólogo se concentre en los casos más urgentes, permitiendo una mayor agilidad en su atención.
Al respecto Martín Kozak, Country Manager de InterSystems, se refirió a la incorporación de esta tecnología explicando que “confiamos en que Toraxia tiene el nivel necesario para lograr el estándar de calidad que caracteriza a InterSystems y para obtener el mayor valor de la plataforma InterSystems IRIS for Health”.
InterSystems IRIS for Health es la primera y única plataforma de datos en el mundo específicamente diseñada para extraer valor de los datos de salud, por lo que Toraxia, el primer servicio de imagenología de la startup Alumbra, cuenta con este respaldo de categoría mundial, tanto en la trazabilidad de datos a gran velocidad como en la aceleración de los resultados que se requieren con urgencia.
“Desde el año 2019, InterSystems nos ha brindado el invaluable apoyo de incorporar la base tecnológica de InterSystems IRIS for Health para lograr el funcionamiento de Toraxia como un servicio cloud”, explicó Raúl Albertti, CEO de Alumbra Spa.
Dado el escenario por la crisis sanitaria del Coronavirus, en el que resulta crucial administrar el tiempo de los radiólogos para que puedan abocarse a los casos más urgentes, se ha abierto el uso gratuito de Toraxia (disponible en www.toraxia.com) como apoyo a las decisiones médicas.
“Invitamos a la comunidad médica a usar la plataforma Web de toraxia.com, para compartir criterios entorno a la detección de signos patológicos sugestivos de enfermedades respiratorias en radiografías de tórax que permitan salvar más vidas, uniéndonos en mejorar el apoyo radiológico de la atención primaria y urgencias con herramientas de inteligencia artificial hechas en Latinoamérica”, agregó Raúl Albertti, CEO de Alumbra Spa.
InterSystems es el motor detrás de las aplicaciones más importantes del mundo. En salud, finanzas, gobierno y otros sectores donde vidas están en riesgo, InterSystems es el poder detrás de lo que es importante. Fundada en 1978, InterSystems es una empresa privada con sede en Cambridge, Massachusetts (EE.UU), con oficinas en todo el mundo, y sus productos de software son usados diariamente por millones de personas en más de 80 países [1].
Un equipo de investigación de la Universitat Jaume I de Castelló y la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (Fisabio), con la colaboración del Servicio de Radiodiagnóstico del Hospital General Universitario de Castellón (HGUCS), ha desarrollado una herramienta para la detección automática de patologías en radiografías de tórax basada en la experiencia y los conocimientos del personal de radiología que se validan a partir del análisis automático de informes médicos.
El nuevo sistema inteligente de apoyo al radiodiagnóstico, basado en técnicas de computación de inteligencia artificial (IA) y en el tratamiento de grandes volúmenes de datos (big data),tiene por objetivo identificar la patología urgente en radiografías de tórax en adultos y así priorizar la realización del informe por el especialista en radiología, lo que permitiría implantarun sistema de triaje radiológico. Con ello se espera conseguir una gestión más ágil de los casos urgentes procedentes del Servicio de Urgencias del HGUCS.
«El software combina la inteligencia artificial y el big data para identificar patologías habituales en radiografías sencillas», ha comentado Manuel F. Dolz Zaragozá, investigador del programa Gen-T de excelencia de la Generalitat Valencianay miembro del grupo de investigación de Arquitecturas y Computación de Altas Prestaciones (HPC&A) de la universidad castellonense.
En opinión de Katty Delgado Barriga, radióloga del Hospital General Universitario de Castellón e investigadora de la Fundación Fisabio, «de esta manera, el personal médico puede priorizar la atención de los pacientes con patologías más graves, y disminuir el tiempo de espera de los pacientes con estudios radiológicos más sencillos».
El software consta de un módulo para la detección de patologías en radiografías de tórax, que podrá extenderse en un futuro con otros módulos para la identificación de patologías en otro tipo de imágenes médicas. Para ello, el sistema recibe imágenes anónimas de los centros médicos y responde con una predicción de las patologías halladas. La colaboración del personal de radiología en el desarrollo ha permitido utilizar sus conocimientos y su experiencia para reforzar el aprendizaje de los algoritmos de inteligencia artificial utilizados.
Esta nueva herramienta busca priorizar la interpretación de estudios con hallazgos críticos o urgentes, lo que permitirá optimizar el triaje de radiografías para disminuir el tiempo de espera de cada informe y así dinamizar el circuito de trabajo intrahospitalario en el Hospital General Universitario de Castellón.
En la actualidad, el equipo investigador ya ha completado la prueba de concepto y ha iniciado la fase de validación en el entorno real del hospital. El software registrado está dirigido tanto a empresas dedicadas a los procesos de telerradiografía como a los servicios de radiología de los hospitales, y se encuentra en fase de búsqueda de un acuerdo de licencia de explotación [2].
Referencias
