Esta inteligencia artificial española puede acelerar el diagnóstico del coronavirus

Maldito coronavirus. La ciencia y la tecnología van a por ti. Y, también, las de origen español. La última en sumarse a esta batalla es la empresa valenciana Quibim, que ha visto en la inteligencia artificial (IA) aplicada a las imágenes médicas una alternativa para acelerar el diagnóstico del Covid-19.Ya tiene el know how en detección de otras patologías (su solución está presente en 70 hospitales de medio mundo), solo necesita los datos y para obtenerlos ha creado una plataforma abierta que sirve como primer screening de la enfermedad, aunque la prueba con mayor especificidad sigue siendo el test viral. 

Aunque la American College of Radiology ha publicado una declaración advirtiendo que el análisis de las imágenes médicas del pulmón no puede utilizarse como test de primera línea para el diagnóstico del Covid-19, sí que puede servir como técnica complementaria, especialmente, en un escenario donde los laboratorios cada vez están más colapsados. Además, falta por ver cómo actúa la inteligencia artificial en este caso, puntualiza el CEO de Quibim, Ángel Alberich-Bayarri, a INNOVADORES.

Precisamente, eso es lo que está desarrollando Quibim, que aunque controlaba muy bien la técnica, se encontró con que no había datos suficientes. “Como en gran parte de la IA, para que algo se use con una robustez y tenga un acierto cercano al 100%, se necesitan datos”, dice el CEO. Y aún no se ha generado la cantidad de imágenes médicas del coronavirus necesaria para entrenar algoritmos “hiperrobustos”, o al menos no se han incluido en un repositorio común.

Este hándicap no le frenó en su empeño y así ha creado un clasificador inicial de la enfermedad que aporta una índice de similitud con casos de Covid-19, gracias a su algoritmo basado en inteligencia artificial. La empresa española ha recogido todo el conocimiento desarrollado hasta la fecha, desde el repositorio público que lanzó recientemente el IEEE hasta las imágenes que cuelgan los médicos en Twitter para entrenar un algoritmo específico para el coronavirus.

El resultado es una herramienta donde el usuario “sube una radiografía de tórax o un TAC y le dice, en una escala entre cero y uno, qué similitud tiene con el Covid-19”, explica. Alberich-Bayarri destaca que serviría como “primer screening” de la enfermedad y para decidir si el paciente queda ingresado o no en el hospital, no como diagnóstico final. 

El CEO puntualiza que en el caso de las radiografías de tórax es más complejo porque no existe un patrón. “Resulta muy difícil de diferenciar de otras neumonías”. Sin embargo, según las primeras publicaciones el TAC permite el diagnóstico con una “exactitud muy alta [AAB1]”.

Además, gana rapidez. En cuestión de segundos, la inteligencia artificial devuelve un resultado. “El uso del TAC es una técnica complementaria para situaciones donde los laboratorios estén desbordados y se pueda ir orientando inicialmente el manejo del paciente”, explica. “Se necesitan radiólogos especializados, pero si no los hay, la mejor opción es una herramienta basada en IA”.

El CEO de Quibim, Ángel Alberich-Bayarri. Foto: Innovadores

Quibim ha apostado por abrir esta tecnología a los profesionales médicos del mundo. Por eso, ha creado una web donde ha colgado una versión gratuita en la que cualquiera puede subir las imágenes y descargarse un informe de similitud con Covid-19 en cuestión de segundos.

Pero el CEO advierte: “Tiene un objetivo de investigación, somos muy cautos con la escasez de datos y solo decimos si un TAC de un nuevo paciente se parece mucho a los de los pacientes de coronavirus”.

Pero sí que da una primera pista a los profesionales médicos, que podrían priorizar qué pacientes ingresar en el hospital. Alberich-Bayarri también resalta que no tienen ningún interés comercial detrás, por eso “las imágenes se anonimizan en cuanto se suben a la plataforma, esto es un problema de salud pública y es nuestra responsabilidad ser parte de la solución”.

La compañía tiene el propósito, desde su lanzamiento en 2015, de “hacer objetiva la imagen médica radiológica”. “No queremos que se base exclusivamente en el ojo humano, sino que proponemos la cuantificación frente a la observación”, explica Alberich-Bayarri. Para conseguirlo, utilizan algoritmos que actúan como una “especie de biopsia virtual”.

A partir de las imágenes, como los TACs o las radiografías, pueden extraer automáticamente toda la información posible que escondían. “En el fondo, muchos informes radiológicos son muy difíciles de entender y cada profesional los elabora de forma diferente, por eso los clínicos reciben con muy buena aceptación que alguien les ofrezca algo estructurado y objetivo, incluso para los pacientes, todos entendemos cuándo en el análisis de sangre algo no está bien”.