El Hospital Universitario Sant Joan d’Alacant se ha situado en la vanguardia tecnológica mundial tras el desarrollo de un sistema pionero basado en Inteligencia Artificial (IA). Este proyecto multidisciplinar no solo es capaz de realizar lecturas automáticas de tomografías computarizadas torácicas (TAC), sino que va un paso más allá: predice de forma personalizada cómo responderá cada paciente con asma grave a los tratamientos biológicos antes incluso de iniciarlos.
El proyecto, titulado ‘Sistema de Predicción Personalizada de Respuesta al Tratamiento Mediante la Detección de Biomarcadores de Valor y el uso de Inteligencia Artificial Aplicada a Imágenes de TAC’, ha sido reconocido recientemente con el segundo premio nacional en el prestigioso certamen científico EOS Phenotyping Challenge. La iniciativa combina tres pilares fundamentales: el análisis de biomarcadores de inflamación, el procesamiento automático de imágenes radiológicas y algoritmos avanzados de IA que integran todo el historial clínico del paciente.
Un equipo de élite para una herramienta multitarea
Bajo la dirección del neumólogo Ignacio Boira, el sistema ha sido diseñado como una herramienta capaz de analizar múltiples variables simultáneamente. «El reto ha sido crear un sistema capaz de integrar cada factor que afecta a la respuesta farmacológica para anticiparnos al resultado», explica Boira. En este equipo colaboran figuras clave como Eusebi Chiner (jefe de Neumología), Joaquín Galant y Mª Dolores Martínez Juan (Radiodiagnóstico), José Mª Salinas (Informática y director del proyecto GIMD) y el investigador Germán González de la Universidad de Alicante (UA).
Evitar daños irreversibles en el pulmón
El asma afecta a una de cada diez personas en España, y entre el 5% y el 10% de ellas padece la variante grave no controlada. La importancia de esta IA radica en la precocidad: «Es crucial empezar el tratamiento adecuado cuanto antes para evitar el remodelado bronquial, un engrosamiento de las vías respiratorias que a menudo es irreversible», señala el doctor Chiner. Al predecir qué pacientes tendrán una respuesta favorable, los médicos pueden actuar con mayor agresividad terapéutica de forma segura, reduciendo drásticamente los ingresos hospitalarios y la mortalidad.
Innovación en la lectura de TAC
Más allá de la predicción, el software revoluciona la radiología convencional al generar biomarcadores radiológicos automáticos. El sistema identifica de forma ágil y precisa elementos como tapones de moco, bronquiectasias o áreas de atrapamiento aéreo, eliminando la necesidad del laborioso etiquetado manual que tradicionalmente realizaban los radiólogos. Este avance se apoya en la infraestructura del Banco de Imágenes Médicas de la Comunitat Valenciana, garantizando una base de datos robusta para el aprendizaje de la máquina.
Este hito supone un salto cualitativo en la atención personalizada, transformando al Hospital de Sant Joan en un referente de la medicina predictiva que promete cambiar la calidad de vida de miles de pacientes asmáticos.
