ILDeasy

ILDeasy incorpora diferentes modelos de IA capaces de procesar automáticamente estudios TCAR de tórax y analizar la información contenida en las imágenes. La solución permite detectar anomalías pulmonares y segmentar los principales hallazgos radiológicos, mostrando sobre la propia imagen las áreas identificadas y proporcionando una cuantificación de su volumen. Entre los hallazgos que pueden analizarse se encuentran la reticulación, el vidrio deslustrado, la panalización, el enfisema, las bronquiectasias y los quistes pulmonares.

La herramienta también permite evaluar patrones radiológicos y caracterizar la presencia de enfermedad pulmonar intersticial fibrótica o no fibrótica, proporcionando a la profesional información sobre las probabilidades asociadas a los diferentes patrones y mostrando las variables más relevantes para el resultado obtenido.

Uno de los valores diferenciales de ILDeasy es su capacidad para transformar la información contenida en las imágenes médicas en datos cuantitativos que pueden complementar la valoración del especialista. La segmentación automatizada permite visualizar y cuantificar los distintos hallazgos radiológicos, facilitando su revisión y comparación.

Además, ILDeasy está concebida para trabajar con información clínica asociada al estudio de imagen. El sistema puede integrar, entre otros datos, resultados de pruebas funcionales respiratorias como FVC, TLC y DLCO, informes radiológicos y neumológicos y otros datos clínicos relevantes del paciente.

La combinación de imagen médica y datos clínicos permite disponer de una visión más completa del paciente y facilita que el profesional pueda revisar en un mismo entorno la información relevante para su valoración.

ILDeasy se ha diseñado para apoyar, no sustituir, la valoración de los profesionales sanitarios. Los resultados generados por los algoritmos se presentan de forma visual y asociada a las imágenes, de manera que el especialista puede revisar los hallazgos, comprobar los resultados y, cuando sea necesario, modificar las segmentaciones realizadas por la IA. Las pruebas de usabilidad realizadas con profesionales médicos del Hospital Universitario La Paz destacaron la claridad de la información y la utilidad de visualizar conjuntamente los resultados y las imágenes.

La solución incorpora asimismo funcionalidades orientadas a facilitar el flujo de trabajo, como la identificación y corrección de artefactos, la detección de anomalías, la segmentación de hallazgos, la evaluación de patrones radiológicos y la generación de informes.

El desarrollo de ILDeasy se enmarca en el proyecto SEPI-IA, una iniciativa de I+D orientada al desarrollo de un programa de análisis y simulación de la evolución de las enfermedades pulmonares intersticiales mediante Inteligencia Artificial.

El proyecto ha contado con la colaboración del Hospital Universitario La Paz, que ha participado en el diseño del proyecto, la generación de conjuntos de validación y la evaluación del prototipo desde el punto de vista clínico y de usabilidad. En palabras de Emilio Cuesta, responsable de la sección radiología cardiotorácica del Hospital Universitario La Paz y profesor asociado de radiología y medicina física en la Universidad Autónoma de Madrid “se han utilizado datos clínicos e imágenes médicas reales anonimizadas, incluyendo estudios TCAR y diferentes variables clínicas”.
El conjunto de validación clínica utilizado en La Paz “incluyó pacientes con diferentes diagnósticos y una elevada representación de anomalías intersticiales, con segmentaciones revisadas por especialistas”.

Este proceso de evaluación ha permitido comprobar el funcionamiento de los distintos componentes de la solución y avanzar en la robustez de los modelos de IA en condiciones próximas al entorno clínico.

En palabras de la Dra. Maria Molina, jefe de la Unidad Funcional de Intersticio Pulmonar de Bellvitge y profesora asociada de la Universidad de Barcelona, medalla de Oro de la Sociedad Respiratoria Europea ILDeasy representa “un paso adelante en la aplicación de la Inteligencia Artificial al análisis de las enfermedades pulmonares intersticiales, aportando al profesional sanitario información objetiva, cuantitativa y visual sobre la imagen médica para facilitar su interpretación y apoyar el seguimiento de los pacientes”.