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IMQ utiliza la inteligencia artificial de Incepto Medical para mejorar la seguridad del paciente en el proceso diagnóstico

04.02.2025

IMQ utiliza la inteligencia artificial de Incepto Medical para mejorar la seguridad del paciente en el proceso diagnóstico
  • La herramienta de inteligencia artificial proporciona a radiólogos y médicos de urgencias una segunda lectura automática e instantánea de las radiografías del tórax y las extremidades, directamente en su entorno de lectura habitual.

  • El algoritmo detecta fracturas, luxaciones, derrames de la articulación del codo, derrames pleurales, opacidades pulmonares, nódulos pulmonares y neumotórax.

IMQ ha dado un paso adelante en la modernización de sus servicios de diagnóstico al implementar la plataforma de inteligencia artificial de Incepto Medical, con la colaboración de la compañía Milvue. Desde julio de 2024, la herramienta se utiliza a diario en sus clínicas para el cribado de radiografías de lesiones óseas traumáticas en tórax y extremidades. Además, proporciona a los radiólogos y médicos de urgencias una segunda lectura automática e instantánea directamente en su entorno habitual de trabajo. De esta manera, se mejora y agiliza la toma de decisiones clínicas.

Entre las ventajas destacadas de esta solución distribuida por Incepto, cabe señalar que optimiza el flujo de trabajo en los servicios de urgencias. Además, la herramienta tiene capacidad para analizar múltiples lesiones en una sola imagen y es apta para todo tipo de pacientes, desde pediátricos hasta adultos. También ha demostrado una reducción del 90%[1] en los errores diagnósticos, lo que contribuye directamente a una mejor atención al paciente.

Milvue ha desarrollado el algoritmo que ha sido entrenado con una base de datos de 1,4 millones de radiografías de múltiples centros para cubrir toda la anatomía del paciente y las posibles patologías. También ha sido validado en estudios clínicos que abarcan todos los grupos de edad, en particular entre 0 y 18 años, lo que hace que la solución también funcione en menores.

Como explican el Dr. Gonzalo Solís, Jefe de radiología de las Clínicas IMQ y el Dr. Fidel Fuentes, Jefe de Urgencias, «A lo largo de este 2024, hemos desarrollado un proyecto de investigación, desarrollo e innovación (I+D+i) en el área de Urgencias, que está implantado desde julio en las urgencias de las clínicas Zorrotzaurre y Virgen Blanca. El trabajo con herramientas específicas de inteligencia artificial en este campo se orienta a proporcionar una segunda opinión a los médicos en el momento del diagnóstico en los casos urgentes y reducir la probabilidad de existencia de lesiones no detectadas en este ámbito.

El cribado realizado por la IA, permite a los radiólogos centrarse en las imágenes que presentan un resultado positivo o dudoso, haciendo el proceso de informado más eficaz».

La herramienta de inteligencia artificial distribuida por Incepto localiza en las radiografías patologías osteoarticulares o pulmonares tales como fracturas, luxaciones, derrames de la articulación del codo, derrames pleurales, opacidades pulmonares, nódulos pulmonares y neumotórax. Respecto a la seguridad de los datos del paciente, estos no se utilizan para entrenar al algoritmo. La IA ya está previamente entrenada y los datos de los pacientes de IMQ solo se usan para elaborar el diagnóstico clínico.

Nuria Cudolá, directora de Organización y Sistemas de las Clínicas IMQ, destaca la seguridad de la solución que garantiza que los datos de los pacientes se tratan de forma anonimizada, con lo que la IA no guarda ningún registro de ellos, además de la facilidad de integración tanto para el envío de las imágenes como para la recepción de los resultados para la que se emplean estándares internacionales lo que ha permitido acortar mucho el tiempo de implantación de la misma y la perfecta integración con los sistemas de las clínicas.

Por su parte, Alfonso Martínez, director general de Incepto Medical para España, Portugal y América Latina, valora este acuerdo como un hito importante: «la implementación de nuestra plataforma por parte de IMQ reafirma nuestro compromiso con la transformación del diagnóstico médico a través de la inteligencia artificial. Estamos orgullosos de contribuir a mejorar la eficiencia y la precisión en los servicios de urgencias, lo que se traduce en un impacto directo en la calidad de la atención al paciente. Este proyecto refleja el poder de la tecnología cuando se combina con la visión de instituciones líderes como IMQ».

«El valor de estos segundos diagnósticos es su capacidad para reducir la probabilidad de lesiones no detectadas en urgencias, gracias a su valor predictivo negativo del 95,6%[2] y a una elevada sensibilidad del 90,2%[3]. Cada imagen radiográfica del examen se enriquece con recuadros delimitadores alrededor de las zonas lesionadas o de las lesiones sospechosas. Junto a lo anterior, la nueva herramienta permite la clasificación y el triaje de los exámenes en tres categorías: presencia, duda o ausencia de lesión», apunta la directora de Calidad y Seguridad del Paciente de las clínicas IMQ.

Isabel Urrutia, directora de Calidad y Seguridad del Paciente de las clínicas IMQ, destaca la apuesta y colaboración junto a otras entidades en proyectos de I+D+i para «demostrar la eficacia y utilidad de las tecnologías de inteligencia artificial con imagen médica, desarrollando modelos para casos de uso específico con múltiples aplicaciones que incluyen el cribado, diagnóstico, cirugía, impresión en tres dimensiones, investigación biomédica y formación, entre otros».

Sobre Incepto Medical

Creada en 2018, Incepto es la primera plataforma europea de soluciones de inteligencia artificial aplicada al diagnóstico por imagen médica. Con más de 350 hospitales equipados con sus soluciones de IA y más de 100.000 pacientes cada mes, Incepto tiene como objetivo ayudar a los médicos a aumentar la precisión de sus diagnósticos, optimizar el flujo de trabajo y mejorar la calidad de la atención al paciente.

 

Referencias

[1] Parpaleix et al. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352047723000084

[2] Parpaleix A, Parsy C, Cordari M, Mejdoubi M. Assessment of a combined musculoskeletal and chest deep learning-based

detection solution in an emergency setting. Eur J Radiol Open. 2023 Mar 10;10:100482. doi: 10.1016/j.ejro.2023.100482.

PMID: 36941993; PMCID: PMC10023863.

[3] Estudio comparativo externo de tres proveedores. Publicación: Bousson et al, Academic Radiology, 2023