El Parc Científic de la Universitat de València ha celebrat una jornada Innotransfer sobre l’impacte de la IA en el diagnòstic mèdic, la imatge clínica i la medicina personalitzada, amb la participació d’especialistes de l’àmbit sanitari, investigador, empresarial, jurídic i institucional.
La intel·ligència artificial ja està transformant la pràctica mèdica. Les seues aplicacions permeten detectar lesions difícils d’identificar per l’ull humà, automatitzar processos diagnòstics, reduir temps d’anàlisi, anticipar riscos clínics i extraure coneixement de grans volums de dades biomèdiques. No obstant això, la seua incorporació efectiva al sistema sanitari planteja encara reptes decisius relacionats amb la qualitat de les dades, la validació clínica, la regulació, la interoperabilitat dels sistemes i la confiança de professionals i pacients.
Aquestes van ser algunes de les principals conclusions de la jornada ‘IA i Salut: innovacions en imatge mèdica i medicina personalitzada’, celebrada el 18 de juny a l’Auditori Marie Curie del Parc Científic de la Universitat de València (PCUV). La trobada es va emmarcar en el programa Innotransfer, impulsat per la Xarxa de Parcs Científics Valencians amb el suport de la Conselleria d’Indústria, Innovació, Comerç i Turisme de la Generalitat Valenciana.
La sessió va reunir representants d’hospitals, universitats, instituts d’investigació, empreses biotech i healthtech, especialistes en bioinformàtica, experts en regulació i responsables institucionals per a abordar com convertir el potencial de la intel·ligència artificial en solucions clíniques segures, útils i sostenibles.
Durant l’obertura institucional, Pedro Carrasco, director del Parc Científic UV, va subratllar la importància de connectar investigació biomèdica, empresa, hospitals, instituts sanitaris, administracions públiques i experts en regulació perquè la innovació arribe realment al sistema sanitari. “No basta que existisca una tecnologia prometedora”, va assenyalar. “Cal connectar molts mons”.
En la mateixa línia, José María Montiel, vicerector d’Innovació i Transferència de la Universitat de València, va destacar les capacitats de la IA per a detectar patrons, millorar l’estratificació de pacients o processar grans volums de dades, però va advertir que la salut és un àmbit especialment sensible. “La seguretat, la fiabilitat, la protecció de dades i la validació clínica no són complementàries: són condicions imprescindibles per a generar confiança”, va afirmar.
Per part de la Generalitat Valenciana, Francisco Javier Sogorb, subdirector general d’Avanç per a la Societat Digital i de la Intel·ligència Artificial, va posar el focus en el paper estratègic de les dades com a matèria primera de la intel·ligència artificial. En aquest context, va destacar projectes com EUCAIM, una infraestructura digital federada paneuropea d’imatges de càncer anonimitzades que permetrà aplicar tecnologies d’IA a grans volums d’informació clínica.
La IA ja forma part de la imatge mèdica
La ponència inaugural va anar a càrrec de Luis Martí-Bonmatí, director de l’Àrea Clínica d’Imatge Mèdica de l’Hospital Universitari i Politècnic La Fe, del Grup d’Investigació Biomèdica en Imatge de l’IIS La Fe i director científic d’EUCAIM. Durant la seua intervenció, va defensar que la intel·ligència artificial no pertany ja a un escenari futur, sinó que forma part de nombrosos processos assistencials.
“La intel·ligència artificial ja ha vingut”, va afirmar Martí-Bonmatí, qui va descriure aquesta tecnologia com “l’element més disruptiu de la medicina en les últimes dècades”. Entre les seues aplicacions actuals, va citar la reconstrucció d’imatges mèdiques, la reducció de temps en proves diagnòstiques, la segmentació automàtica d’òrgans i lesions, la detecció de tumors significatius, el seguiment de pacients oncològics i la generació de biomarcadors d’imatge.
L’especialista va insistir que el valor d’aquestes eines no resideix només a accelerar tasques, sinó a extraure de la imatge mèdica informació que abans no era accessible. “A vegades detectem canvis que no són observables pels mateixos radiòlegs, perquè són tan subtils que afecten paràmetres de textura o propietats que l’ull humà no pot detectar”, va explicar.
No obstant això, va advertir que la seua implantació massiva exigeix superar barreres tècniques, metodològiques i econòmiques, com la variabilitat entre equips i protocols, la validació en entorns reals, la integració amb els sistemes hospitalaris i l’avaluació del cost-benefici.
De l’algoritme a l’hospital
El primer bloc tècnic va continuar amb la intervenció de Germán Casabó, responsable de la Unitat de Bioinformàtica d’EpiDisease, empresa situada en l’àrea empresarial del Parc Científic UV. Casabó va presentar una eina basada en intel·ligència artificial per a calcular de manera automàtica i reproduïble els angles de Cobb, una mesura clau en el diagnòstic i seguiment de l’escoliosi idiopàtica adolescent.
L’algoritme, denominat SPARC, ha sigut entrenat i validat en un estudi multicèntric amb 484 radiografies de pacients procedents de quatre hospitals de referència. Segons va explicar Casabó, el sistema va identificar el 94 % de les corbes consens definides per especialistes i va mostrar un rendiment comparable al de clínics experts, amb menys errors extrems.
L’eina s’ha integrat en ScoliVIEW, una aplicació web orientada a l’ús clínic que permet carregar imatges, detectar automàticament vèrtebres i corbes, calcular els angles de Cobb i generar informes en PDF. El pròxim pas serà avançar cap al marcatge CE, la integració amb sistemes hospitalaris i el desplegament a gran escala.
La taula redona ‘De l’algoritme a l’hospital: validació, dades i adopció clínica’ va reunir Ángel Alberich, CEO i cofundador de Quibim; Francisco Albiol, investigador científic de l’Institut de Física Corpuscular (IFIC, CSIC-UV); Adrián Galiana, investigador de l’Institut d’Investigació Sanitària La Fe; i Francisca Ramón, catedràtica de Dret Civil de la Universitat Politècnica de València.
El debat va mostrar que l’adopció clínica de la IA no depèn d’un únic obstacle, sinó d’una cadena de condicions: accés a dades, qualitat de la informació, validació clínica, regulació, integració tecnològica, usabilitat i model de negoci. “Tenir el marcatge CE o la FDA no significa que l’eina haja de funcionar ràpid, àgil i sense fissures per als metges”, va assenyalar Alberich.
Galiana va aportar dades del projecte europeu CHAIMELEON, en el qual es va estudiar la interacció entre professionals clínics i models d’IA en càncer de pròstata. Segons va explicar, el clínic sol arribava a un 76 % d’encert, la IA sola a un 73 %, però el clínic amb suport d’IA arribava al 87 %. “La IA ens ajuda, no ens substitueix”, va resumir.
Per la seua banda, Albiol va subratllar la necessitat de treballar amb dades de qualitat, traçables i adequades a l’objectiu clínic. També va defensar la importància d’avançar cap a models interoperables que permeten avaluar i comparar diferents eines. Ramón, des de la perspectiva jurídica, va alertar sobre la protecció de les dades de salut, especialment en el cas de menors, malalties rares o aplicacions digitals no suficientment controlades.
Medicina personalitzada i transferència
La segona part de la jornada es va centrar en el potencial de la intel·ligència artificial per a avançar cap a una medicina més predictiva, personalitzada i preventiva. Adrián Colomer, cofundador i CPO d’Artikode Intelligence, va explicar que el repte actual no és la falta d’informació, sinó la dificultat per a convertir dades disperses en decisions clíniques personalitzades.
Colomer va presentar projectes de visió artificial aplicats a histologia, OCT, endoscòpia, fons d’ull i vídeo, amb aplicacions en càncer de pròstata, càncer de mama, malalties retinianes, malaltia inflamatòria intestinal i detecció precoç de Parkinson a partir de l’anàlisi de la marxa.
La jornada va incloure també la intervenció de Judit Garcia, tècnica bioinformàtica d’EpiDisease, qui va presentar eines per a millorar el maneig clínic de la sèpsia. Entre elles, una base de dades relacional desenvolupada juntament amb intensivistes de l’Hospital Clínic de València i una plataforma en desenvolupament, ODyScore, orientada a calcular el risc que un pacient desenvolupe sèpsia mitjançant models d’aprenentatge automàtic.
La taula redona ‘Biotech, healthtech i oportunitats de transferència en salut personalitzada’ va reunir Marta Comellas, directora de Health Economic and Outcomes Research en Outcomes’10; Dolores Corella, catedràtica de Medicina Preventiva i Salut Pública de la Universitat de València i investigadora principal del CIBEROBN; Ángel González, CEO i cofundador de Datipic; i Miriam Martínez, investigadora postdoctoral de la Universitat Catòlica de València.
Comellas va defensar que una innovació sanitària ha de demostrar des de l’inici el seu valor clínic, econòmic i organitzatiu. Corella va aportar una mirada crítica des de la nutrició personalitzada i va recordar que no totes les dades tenen el mateix nivell d’evidència. González va posar el focus en el potencial de la IA per a reduir càrregues administratives i retornar temps clínic als professionals sanitaris. Martínez Santos, per la seua banda, va destacar la importància que els biomarcadors demostren qualitat analítica, validesa clínica i utilitat real en la presa de decisions.
El tancament institucional va anar a càrrec d’Emilio Pedro Vivancos, responsable de l’Oficina Autonòmica per a l’Aplicació de la Intel·ligència Artificial en la Salut de la Conselleria de Sanitat, qui va subratllar la necessitat d’avançar amb una estratègia coordinada que permeta incorporar aquestes tecnologies de manera segura, útil i alineada amb les necessitats reals del sistema sanitari.
La jornada va concloure amb una idea compartida: la intel·ligència artificial no substituirà els professionals sanitaris, però sí que transformarà profundament la seua manera de treballar. El repte ja no és només desenvolupar algoritmes més potents, sinó integrar-los en un sistema sanitari capaç d’avaluar-los, regular-los i convertir-los en millors decisions per a les persones.