Dentro del proceso de transformación del sector sanitario, la digitalización de la imagen médica es uno de los campos de mayor desarrollo por las indudables ventajas que aporta el diagnóstico por imagen. En este artículo veremos algunos de los últimos avances tecnológicos que se han producido al respecto.
Beneficios de la imagen médica digital
Los beneficios de la digitalización de la imagen médica van desde la ayuda al diagnóstico por imagen a la mejora de la actividad asistencial, con repercusión en aspectos clave como las listas de espera y, en definitiva, la salud del paciente. De ahí la apuesta de las Administraciones en esta materia.
Hace unos meses, en el evento Medicina de Precisión, organizado por Telefónica Empresas, la directora general de Salud Digital y Sistemas de Información para el SNS avanzaba, como parte de la Estrategia de Salud Digital del SNS, el esfuerzo por impulsar el acceso a ciertos tipos de pruebas clave de diagnóstico por imagen desde cualquier territorio.
Esto permitirá, por ejemplo, que un profesional médico de Galicia pueda consultar las pruebas de imagen de un paciente andaluz que se encuentre temporalmente en esa Comunidad. Se garantizaría, así, la seguridad y la continuidad asistencial del paciente en movilidad, independientemente de su ubicación; se facilitarían las interconsultas entre profesionales y se evitaría la duplicidad de pruebas (y la dosis acumulada de radiación al evitar una segunda exposición).
Además, se podría dar un uso secundario a los estudios archivados de imágenes así como conseguir por fin incorporar a la atención primaria esa red de imágenes médicas del SNS.
Un modelo de eSalud en los laboratorios para una gestión eficiente
Aunque con frecuencia se oye hablar de “mi dermatólogo” o “mi cardiólogo”, pocas veces ocurre con el patólogo. La labor de estos profesionales es poco conocida, aunque son responsables de nada menos que el 90% de los diagnósticos de las enfermedades.
Y son profesionales que escasean: se estima que en 2025 en España se jubilarán alrededor de 1.000 patólogos, según la Sociedad Española de Anatomía Patológica (SEAP). Este envejecimiento de los profesionales y la falta de renovación generacional plantean un desafío importante para el sistema sanitario. Las plataformas de patología digital aliviarán el problema, al servir como espacios colaborativos para patólogos y especialistas de diferentes partes del mundo, que podrán trabajar de manera conjunta en el análisis de imágenes y la toma de decisiones clínicas, algo especialmente útil en hospitales con escasez de recursos médicos.
Últimos avances en imagen médica digital
En el último año la imagen médica digital y la de patología han continuado avanzando a un ritmo constante.
La incesante evolución de los algoritmos de IA permite una mayor precisión en el análisis de imágenes digitales de tejidos. Los sistemas de IA ahora son capaces de detectar y clasificar patrones microscópicos de manera más eficaz y, así, ayudan a identificar con mayor rapidez y precisión que los métodos tradicionales el cáncer, enfermedades cardiovasculares, trastornos gastrointestinales, infecciones y trastornos neurológicos.
Prueba de ello es que este año la FDA (U.S. Food&Drug Administration) ha aprobado varios sistemas de IA y software para el análisis de imágenes.
Un estudio reciente del MIT Technology Review y GE Healthcare recoge que el 79% de los clínicos cree que las herramientas de IA han ayudado a optimizar procesos, lo que les permite brindar una atención más centrada en el paciente. En el campo de la imagen, un 41% de los profesionales la ha adoptado ya y un 23% lo está considerando.
Telefónica ya colabora con empresas como Quibim para la detección a través de imagen por resonancia magnética (IRM) de cáncer de próstata o hígado y Legit.Health para cáncer de piel. Y está en vías de colaboración con otras empresas de IA para patología, en las que trabaja un equipo de profesionales que ya ha participado en validaciones clínicas en varios hospitales españoles junto a médicos de renombre en sus respectivas especialidades.
El año pasado se produjo, además, un avance significativo en la integración de datos de patología digital con información genómica y molecular. Esta convergencia permite un enfoque más personalizado en la medicina de precisión.
Un ejemplo claro es el campo de la oncología. El diagnóstico de cáncer mejora considerablemente cuando se combinan los hallazgos patológicos con análisis genómicos. Mientras que la patología identifica el tipo y la extensión de un tumor observando su morfología, la genómica aporta detalles cruciales sobre las mutaciones y alteraciones genéticas que están impulsando el cáncer. Por ejemplo, en cánceres detectados bajo imagen patológica, como el de mama, colon o pulmón, cambios en genes como HER2, KRAS, o EGFR pueden ayudar a determinar el pronóstico y el tratamiento más adecuado para cada paciente.
También cobran cada vez mayor importancia las plataformas de digital twin, que permiten crear una réplica digital del tumor o tejido del paciente y simular el comportamiento de la enfermedad bajo distintos tratamientos.
Por último, los sistemas basados en la nube han aumentado la interoperabilidad de los datos de patología y permiten compartir información de pacientes de manera más eficiente entre instituciones de salud.
Además, el almacenamiento es un coste crítico, que sin duda va a crecer, dado el incremento de pacientes y pruebas anuales. Si se imprimiese una imagen de patología a una resolución estándar de 300 ppp tendría el mismo tamaño que una cancha de tenis, y cada imagen podría llegar a ocular 10 Gigapíxeles. Por ello, contar con un sistema híbrido de almacenamiento y unos procedimientos adecuados (hot/cold storage) es vital para la expansión y adopción de la patología digital.
Para imágenes que requieren análisis frecuente (pacientes en tratamiento activo) hay que optar por almacenamiento caliente, mientras que aquellas que deben conservarse por razones legales o para referencias futuras pueden archivarse en almacenamiento frío. Las soluciones de Telefónica Empresas combinan ambos enfoques para equilibrar costes y el acceso necesario en cada caso, optimizando el proceso de almacenamiento de imágenes médicas.
Imagen: pixabay
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