La iniciativa TECH4ALL de Huawei tiene por objeto asegurar que nadie se quede atrás en el mundo digital fomentando programas de inclusión digital y potenciando la adopción de tecnología a nivel mundial. El proyecto es similar a algunos de los trabajos que se están llevando a cabo en el mundo académico en toda Europa, donde los proyectos de investigación se centran en el aprovechamiento de la tecnología para el bien de la sociedad.

El profesor van Ginneken, profesor de análisis de imágenes médicas en el Centro Médico de la Universidad de Radboud, en los Países Bajos, está introduciendo soluciones de atención de la salud digitalizadas en los países en desarrollo y cree que dentro de diez años todos los departamentos de patología de los hospitales estarán digitalizados. Habló con Huawei sobre el trabajo que está haciendo:

¿Cuándo comenzó su trabajo en imágenes médicas?

Estudié física y completé un doctorado en análisis de imágenes médicas en 1996, desarrollando programas informáticos que analizan rayos X de tórax usando inteligencia artificial (IA). A finales de los años 90 queríamos poner unidades de rayos X de tórax digitales con software de IA en países donde había mucha tuberculosis, porque permite una detección más rápida y extendida, sin necesidad de revelar imágenes en película. Sin embargo, los equipos de rayos X digitales eran demasiado caros en ese momento.

En 2012, el aprendizaje profundo se abrió paso e hizo que la IA para imágenes médicas fuera más popular. Me mudé a una universidad en el este de los Países Bajos y establecí un grupo de 70 investigadores que analizaban imágenes médicas. Hace cinco años, comenzamos a trabajar con los departamentos de patología para digitalizar las imágenes. El problema es que, cuando se almacenan para uso médico, estas imágenes tan grandes ocupan mucho espacio. Por lo tanto, los departamentos están borrando todas sus imágenes después de tres meses, por lo que no podemos usarlas para un aprendizaje profundo. A medida que los sistemas de almacenamiento se vuelven más baratos, estamos más cerca de resolver esto. Veremos todos los departamentos de patología digitalizados en los próximos diez años, estoy seguro.

¿Qué ha restringido la digitalización de los hospitales hasta ahora?

La asistencia sanitaria es conservadora. Las nuevas soluciones tienen que ser probadas en grandes ensayos, y hay muchos procesos heredados.

Hubo un estudio de simulación en Suecia usando el último sistema de mamografía AI. Los investigadores lo compararon con los métodos de cuidado tradicionales. Encontraron que el sistema de IA funcionaba tan bien como los propios radiólogos de un hospital e incluso superaba a algunos. Por lo tanto, propusieron permitir que un gran porcentaje de las mamografías sean leídas sólo por el sistema de IA. Si identificaba un problema, lo señalaría con un consultor que lo investigaría.

La simulación mostró que esto funciona, pero no se implementa. En su lugar, se argumenta que el hospital debería hacer un ensayo prospectivo. Un ensayo cuesta fácilmente alrededor de 10 millones de euros, por lo que necesitarían encontrar una gran financiación. Este ensayo llevaría años. Estoy seguro de que cuando hayan completado el ensayo, el software de IA habrá avanzado tanto que esta tecnología validada prospectivamente ya será obsoleta.

Ese es el desafío que tenemos. Necesitamos validar los sistemas antes de que puedan ser utilizados, pero eso lleva tiempo debido a las regulaciones, y mientras tanto, estos sistemas están mejorando rápidamente.

¿Ayudaría esto al mundo en desarrollo?

La IA es ventajosa para el mundo en desarrollo porque hay menos procesos heredados y menos regulación. Miremos a África. Nunca tuvieron una infraestructura de línea fija, así que fueron directamente a los teléfonos móviles. Lo mismo puede suceder con la digitalización y la implementación de la IA en la atención sanitaria.

La digitalización descentralizará las funciones de la asistencia sanitaria, haciéndolas accesibles a más personas en más lugares. Esto se observa en los países africanos, donde se están desplegando dispositivos portátiles de obtención de imágenes; y en Europa oriental, Asia y América del Sur, donde los programas de detección de la tuberculosis, que son los primeros en su género, utilizan unidades móviles de pruebas, lo que permite a los profesionales centrarse en los grupos demográficos vulnerables. A este respecto, los países en desarrollo son líderes en la adopción de nuevas tecnologías médicas. Al mismo tiempo que reducen los costos de establecimiento, llevan la atención sanitaria directamente al paciente.

¿De qué se trata su empresa Thirona?

Creé Thirona con Eva van Rikxoort en 2014. Nuestra visión es cerrar la brecha entre los desarrollos académicos en el análisis de imágenes médicas y las necesidades de uso clínico. Estas deben ser salvadas mediante la creación de productos que incluyan las últimas tecnologías pero que también sean intuitivos para el usuario y ayuden a los especialistas médicos. Hoy en día tenemos 30 empleados.

También hemos creado grand-challenge.org, una plataforma para el desarrollo integral de soluciones de aprendizaje automático en imágenes biomédicas. Permite a cualquiera añadir un reto, para que lo resuelva una red de expertos y entusiastas de la IA y la imagen médica. Permite que grupos de todo el mundo colaboren en nuevas soluciones de IA.

¿Cómo se ve el futuro de la atención sanitaria global para usted?

Uno con la IA y las tecnologías digitales en el corazón. La digitalización pronto estará en todo el hospital. La tecnología de mano personal jugará un papel más importante; en lugar de estetoscopios, los médicos llevarán dispositivos personales de ultrasonido. Se están desarrollando sistemas de aprendizaje profundo para funcionar en teléfonos móviles, de manera que puedan escanear y analizar imágenes instantáneamente, dando a los médicos más control y a los pacientes más información instantánea.

Veremos cómo se desarrolla un modelo de atención global a medida que disminuyan las fronteras geográficas. En lugar de hacer que cada imagen sea analizada en el mismo hospital donde fue tomada, podemos enviar las imágenes a los principales expertos en ese campo en particular, dondequiera que estén. Esto hace que el sistema sea más eficiente y que ofrezca beneficios a todos, especialmente a aquellos en los países en desarrollo que obtienen un nuevo nivel de acceso a la atención médica. Ese es el futuro que estoy trabajando para crear.

El profesor van Ginneken y Huawei siguen colaborando, trabajando juntos con la tecnología en beneficio de los servicios de salud. Huawei también está investigando cómo sus propias soluciones tecnológicas pueden apoyar los proyectos del Profesor van Ginneken.

Para obtener más información sobre Thirona, visite https://thirona.eu/.