Permet la lectura dels TAC de tòraxs
Un equip multidisciplinari de l’Hospital Universitari Sant Joan d’Alacant està desenrotllant un sistema pioner basat en la intel·ligència artificial, dissenyat tant per a predir la resposta personalitzada als tractaments biològics en pacients amb asma greu, com per a fer la lectura automàtica de tomografies computades toràciques (TAC).
El projecte, denominat ‘Sistema de predicció personalitzada de resposta al tractament mitjançant la detecció de biomarcadors de valor i l’ús d’intel·ligència artificial aplicada a imatges de TAC’, situa l’hospital en l’avantguarda de la medicina de precisió.
La iniciativa combina tres elements clau: biomarcadors de valor associats a la inflamació eosinofílica, anàlisi automàtica d’imatges de TAC i algoritmes avançats d’IA que integren tota la informació clínica.
En el projecte participen Ignacio Boira Enrique i Eusebi Chiner Vives, del Servici de Pneumologia; Joaquín Galant Herrero i María Dolores Martínez Juan, del Servici de Radiodiagnòstic, José María Salinas Serrano, del Servici d’Informàtica, i Germán González Serrando de la Universitat d’Alacant. La iniciativa, presentada per Ignacio Boira Enrique, ha obtingut el segon premi nacional del certamen científic EOS Phenotyping Challenge.
Ferramenta multitasca
Boira ha explicat que “el repte ha sigut crear una ferramenta multitasca capaç d’analitzar i integrar cada una de les variables que pot afectar la resposta del pacient a un fàrmac biològic per a poder predir la seua resposta”. Esta predicció permet iniciar precoçment els tractaments biològics en pacients amb resposta predictiva favorable i així disminuir la morbimortalitat i els ingressos hospitalaris.
El cap del Servici de Pneumologia, Eusebi Chiner, ha destacat que “és fonamental començar com més prompte millor el tractament apropiat per a evitar danys irreversibles, com el remodelat bronquial”, un engrossiment de les vies respiratòries difícil de revertir, per la qual cosa este enfocament anticipat resulta crucial”.
A més de la ferramenta predictiva, en el marc d’este projecte s’està desenrotllant un sistema d’anàlisi automàtica d’imatges TAC mitjançant IA per a generar biomarcadors radiològics —com l’engrossiment de la paret bronquial, la presència de taps de moc, les bronquièctasis o les àrees d’atrapament aeri— de manera senzilla, precisa i àgil, evitant el laboriós i complex etiquetat manual tradicional.
El projecte compta amb l’experiència de José María Salinas, cap de Servici d’Informàtica i director executiu del Projecte d’Imatge Mèdica GIMD, qui supervisa la infraestructura del Banc d’Imatges Mèdiques de la Comunitat Valenciana.
Este avanç suposa una fita en l’atenció personalitzada a l’asma greu. L’asma és una de les malalties respiratòries més freqüents, que afecta Espanya una de cada deu persones, de les quals entre el 5 % i el 10 % presenta asma greu no controlada, associada a una gran morbimortalitat.
