P Su proyecto predice si una persona tiene el coronavirus a partir de una radiografía del pecho, ¿cómo funciona?
R Da una estimación de probabilidad a partir de la radiografía de si esa persona padece covid. Funciona utilizando redes neuronales, es una aplicación de Inteligencia Artificial. Existen muchos grupos de investigación que están trabajando en el uso de la IA para la detección del covid, incluso algunos a partir de la voz. La IA funciona con un entrenamiento adecuado, en este caso con imágenes con las que enseñas al algoritmo a distinguir qué radiografías tienen coronavirus, cuáles neumonía y cuáles son normales. Tras muchas pruebas y mucho trabajo de computación el algoritmo es capaz de identificarlas y clasificar el porcentaje de que se trate de una cosa u otra-
P En este caso, lo que llama la atención es que el resultado lo podría ver tanto el médico como el propio usuario.
R Sí, se trata de acercar a médicos en general y a la población el uso de la Inteligencia Artificial. Cualquiera puede subir una radiografía y en 20 segundos tiene el resultado, tras inscribirse mediante un correo electrónico. Lo que hemos hecho es desarrollar una web, python.umh.es, que utiliza redes neuronales preentrenadas de otros grupos de investigación que los médicos no saben utilizar. Hemos creado el entorno para que se lance en un clúster de altas prestaciones y el sistema lo predice y lo muestra en la web.
P ¿No hay que introducir ningún dato más?
R No, cuantas más imágenes tenga el sistema mejor. Y si el médico decide etiquetarlas ayuda en mayor medida a que el sistema aprenda. Las redes neuronales son como las personas, cuantos más ejemplos tengan, mejor saben cómo trabajar. Se trata de que prueben y experimentar el sistema.
P ¿Da igual de cuándo sea la radiografía para poder subirla?
R Sí, porque sirven también las anteriores al covid para que la máquina entrene. Al final lo que hace es detectar patrones en las radiografías. En ese caso te diría que hay un 0% de posibilidades de ser covid. Aunque lo pueda usar cualquier persona, siempre tendría que estar supervisado por un radiólogo que al final emita el diagnóstico. Este tipo de sistemas no sustituyen la labor del médico, se trata de convertirlas en una herramienta de ayuda.
P Sirve a los médicos para eliminar al grueso de pacientes que no sufren lesiones compatibles con covid.
R Eso es. Si el patrón indica que en un 99% de posibilidades el paciente está sano, no le saltaría ninguna alarma al médico. Permite un primer filtro, pero no es un diagnóstico certero porque trabaja con probabilidades. Por eso siempre debe estar supervisado por un médico en última instancia.
P Esta web también servirá para nutrir a la máquina de más imágenes para que aprenda mejor. ¿De qué volumen de datos hablamos para que la Inteligencia Artificial sea fiable en este caso?
R En este caso, yo diría que a partir de 2.000 imágenes, pero cuántas más se tengan mejor. Nosotros trabajamos con el Banco de Imagen Biomédica de la Comunidad Valenciana para recopilar imágenes. Están catalogadas por fecha, sexo, si han estado en UCI o no y están disponibles para la comunidad científica precisamente para entrenar a las redes neuronales. Nuestro sistema va a servir para conseguir más imágenes. Utilizamos distintas redes neuronales desarrolladas por otros grupos y una en concreto, que forma parte del proyecto internacional Covid-Net Open Source, tiene una fiabilidad del 97%. Se trata de poner nuevas herramientas a disposición de los médicos y de conseguir nuevas imágenes. Y a la vez mejorar el sistema.
P Se va a desarrollar alguna herramienta específica para los hospitales?
R Todo está abierto a colaboraciones. Nuestro objetivo es poner a disposición de la sociedad esta herramienta porque disponemos de la maquinaria para realizar los cálculos. Un radiólogo no tiene herramientas disponibles o no sabe cómo programarlas y esta web trata de suplir esto. Las redes neuronales del proyecto internacional que hemos utilizado nosotros está abierto, pero con un lenguaje informático que no todo el mundo tiene el conocimiento para entender e interpretar. Con esta web es muy sencillo, incorporas la imagen y le das al botón de ejecutar.
P ¿En qué otras cuestiones puede ayudar la Inteligencia Artificial a los médicos?
R Ahora mismo muchos grupos de investigación están en ello. Y no sólo Inteligencia Artificial, la computación puede ayudar a identificar fármacos, como se ha realizado en el Instituto de Biología Molecular de la UMH. En cuanto al uso de la IA aparte del covid, se puede aplicar a todo, a análisis, a diagnóstico, a tratamiento de cualquier enfermedad. Estamos en un momento en el que ya tenemos capacidad computacional para desarrollar aplicaciones de IA y hay un boom en el ámbito sanitario. Sobre todo para ayuda al diagnóstico, ahí es donde más grupos de investigación están trabajando.
P Ahora preocupan mucho los rebrotes y coincide con la apertura de fronteras, ¿qué tecnologías podrían ser útiles en prevención?
R Las aplicaciones móviles están ahí. Estamos en la era de la información y las bases de datos y poder utilizar esto es clave en esta pandemia. La movilidad de las personas se puede conocer a través de los móviles. El problema es más político o ético, sobre todo por el tema de la protección de datos, que tecnológico. Ya hay herramientas de control de movilidad y de la infección. Yo puedo primar el bien común y animar a usar aplicaciones, pero no soy quien decide. A todos nos tienen identificados en una estación móvil, otra cosa es dar consentimiento mediante una aplicación.
