Jordi Broncano, radiólogo: "Buscamos un diagnóstico rápido con la inteligencia artificial"

Jordi Broncano es radiólogo y coordina el área de imagen cardiotorácica en HT Médica. Una empresa andaluza que está desarrollando herramientas de inteligencia artificial,a través de pruebas de imagen, que han puesto a disposición de hospitales para aliviar la carga de trabajo, ante la crisis del coronavirus.

Pregunta: Estamos ante una pandemia por un virus, hasta ahora, desconocido. El sistema sanitario está desbordado. Como radiólogo, ¿qué es lo que más le llama la atención del covid-19?

Respuesta: Sobre todo, la disociación clínico-radiológica que presenta esta enfermedad. Enfermos que se encuentran mejor de lo que los resultados desvelan. Son pacientes con poca sintomatología que, sin embargo, tras someterse a pruebas de imagen muestran más daño pulmonar del que aparentaban. Y por otro lado, me sorprende mucho su evolución y la rapidez con la que incrementa su severidad.

P: ¿De qué forma las pruebas de imagen ayudan en el diagnóstico del coronavirus?

R: Digamos que afinan el diagnóstico. Hablamos de la radiología simple de torax y, sobre todo, la Tomografía Computarizada (TC), que tiene una sensibilidad muy superior al propio test. Es decir, una mayor capacidad de detectar anormalidades. De esta forma, nos estamos encontrando con pacientes que dan negativo en el PCR y, sin embargo, la TC resulta positiva. Según algunos estudios, la sensibilidad de la TC es de hasta el 97 por ciento, respecto al 59 por ciento del test.

P: Hay un paso más en el diagnostico del covid-19 que es la inteligencia artificial

R: Sí, sobre ello estamos trabajando. Se trata de crear una red neuronal compleja a la que previamente se le ha enseñado qué es lo normal y qué lo patológico, en base a las imágenes extraídas de pruebas radiológicas. Es algo parecido al buscador Google. Metes una palabra, por ejemplo, 'perro' y automáticamente, saltan cientos de imágenes del animal. Es porque, previamente, se le ha enseñado a asociar esa palabra con imágenes con determinadas características.

En este caso, nuestra inteligencia artificial analiza diferentes patrones de las imágenes radiológicas y percibe rasgos que, muchas veces, pasan desapercibidos para el ojo humano. Aun es pronto, pero estamos intentando obtener un método que nos permita la gradación de la enfermedad. Es decir, ver qué indicadores pueden sugerirnos que un paciente puede evolucionar a peor, en función de la cantidad y tipo de afectación del tejido pulmonar. Eso es lo prioritario ahora mismo.

P: ¿Se podría utilizar la inteligencia artificial para estimar las posibles consecuencias pulmonares del coronavirus en los pacientes que ya han superado la enfermedad?

R: Sí, podríamos conocer las consecuencias, a medio y largo plazo, pero para eso necesitamos más tiempo. Hemos visto patrones de inflamación aguda y otros que sugieren neumonía organizada que es un tipo de fibrosis. Pero, la prioridad ahora de nuestra red neuronal es otra. Se trata, en primer lugar, de automatizar el proceso de diagnóstico e intentar aliviar la sobrecarga del sistema sanitario. En segundo lugar, priorizar a aquellos pacientes en los que se detecta la enfermedad. Y en tercer lugar, hacer una primera lectura que permita un diagnóstico rápido.