"La interpretación de las pruebas de imagen mediante inteligencia artificial va a tener un impacto muy destacado en la asistencia diaria"

¿Cómo están impactando las nuevas tecnologías (Big Data, inteligencia artificial, técnicas de machine learning…) en el desarrollo de su especialidad? Aspectos positivos y/o negativos

Obviamente, como en el resto de ámbitos sanitarios, están teniendo un impacto muy importante en el conjunto de las enfermedades respiratorias. Nosotros las abordamos en el contexto de la salud respiratoria y todas sus enfermedades. Hay un desarrollo muy importante de la aplicación de las nuevas tecnologías, de técnicas de machine learning y del Big Data en el manejo de enfermedades muy prevalentes que tienen patrones fenotípicos muy distintos. Estas herramientas son una ayuda en la clasificación, en la estratificación, en la identificación del riesgo y un abordaje más personalizado de las enfermedades. Entre estas se encuentra la enfermedad pulmonar obstructiva crónica y los distintos fenotipos de presentación y el asma, con los suyos. A estas dos patologías hay que añadir los trastornos respiratorios del sueño. Gran parte de las nuevas tecnologías están siendo de gran ayuda en la interpretación y en el análisis de procesos y de técnicas diagnósticas de la especialidad, fundamentalmente en el ámbito de la exploración funcional respiratoria. Un ejemplo son los programas de diagnóstico precoz del cáncer de pulmón, y la identificación y el análisis mediante sistemas de Inteligencia Artificial de las imágenes obtenidas. En las enfermedades más minoritarias, como podrían ser enfermedades vasculares pulmonares, las intersticiales o algún tipo de enfermedades infecciosas, como la fibrosis quística, también está teniendo una aplicación muy importante. Un aspecto que no sé si es negativo pero sí lo plantearé como un reto es que la generalización de estas nuevas herramientas requiere una importante inversión en recursos y en infraestructura, por lo que su implementación no se está produciendo al ritmo deseable. El propio Sistema Nacional de Salud también tiene dificultades en la financiación y, evidentemente, la incorporación de todos estos sistemas requiere una importante inversión e infraestructura. También hay que considerar algunos aspectos de legislación o de reglamentación que no están todavía completamente desarrollados, como son los relacionados con la pertenencia de los datos de los pacientes y la comunicación entre los distintos sistemas informáticos de los diferentes sistemas de salud.

¿Podría explicar alguna experiencia piloto que lidere su sociedad científica o algún hospital en el campo de la innovación dentro de su especialidad?

En este sentido, a nivel no tanto de SEPAR, hemos trabajado en sistemas de Inteligencia Artificial aplicados a la evaluación de la función respiratoria en colaboración con investigadores de la Universidad de Cleveland. En la SEPAR tenemos varias líneas de trabajo en relación con Big Data que, en gran parte, se han centrado en la COVID. Hay dos proyectos: uno de seguimiento de pacientes ingresados por COVID-19 a nivel nacional y otro proyecto en UCI en pacientes con la ventilación mecánica.

¿Alguna ya consolidada en su aplicación?

Estamos aplicando estas tecnologías en los registros de la SEPAR a nivel nacional de distintos trastornos, en el déficit de alfa-1 antitripsina y en bronquiectasias, que conllevan un gran acúmulo y una gran cantidad de datos. Se está viendo mediante proyectos piloto la explotación con sistemas de Inteligencia Artificial que pudieran aumentar su rentabilidad. Hay un programa, llevado a cabo fundamentalmente por miembros de la SEPAR en Lleida, en el que están analizando el registro de la sociedad y del Servicio Catalán de Salud. Están obteniendo datos de gran relevancia. También tenemos interés en la aplicación de los sistemas de Inteligencia Artificial en muchas situaciones tanto para valorar la función pulmonar como para evaluar imágenes, o en distintos procedimientos.

¿Están preparados los sistemas sanitarios y los profesionales para adoptar toda esta innovación?

Sí, están preparados, porque tenemos los datos y los sistemas. Pero falta gran parte de la tecnología necesaria para aplicar sistemas de Inteligencia Artificial en el análisis de pruebas de imagen,  el análisis de pruebas diagnósticas. Se necesita una importante inversión que todavía no se ha materializado.

De todas la nuevas tecnologías o prácticas innovadoras, ¿cuál considera que va a tener mayor impacto en la asistencia sanitaria?

La interpretación de las pruebas de imagen mediante Inteligencia Artificial se está utilizando y va a tener un impacto muy destacado en la asistencia diaria. Es previsible que nos permita una mejor individualización de cada paciente y la selección de tratamientos más específicos. Esto ya se está haciendo, por ejemplo, en el ámbito del cáncer de pulmón.