## L’Hospital Sant Joan d’Alacant desenrotlla una IA que prediu la resposta al tractament biològic de l’asma greu i permet la lectura dels TAC de tòraxs

*** S’empren per primera vegada algoritmes que prediuen de manera personalitzada la resposta als fàrmacs biològics en facilitar la seua administració primerenca abans que el mal siga irreversible
* La ferramenta analitza mitjançant intel·ligència artificial les tomografies computades toràciques per a generar biomarcadors per imatge i així integrar-los juntament amb les dades clíniques i funcionals**

Un equip multidisciplinari de l’Hospital Universitari Sant Joan d’Alacant està desenrotllant un sistema pioner basat en la intel·ligència artificial, dissenyat tant per a predir la resposta personalitzada als tractaments biològics en pacients amb asma greu, com per a fer la lectura automàtica de tomografies computades toràciques (TAC).

El projecte, denominat ‘Sistema de predicció personalitzada de resposta al tractament mitjançant la detecció de biomarcadors de valor i l’ús d’intel·ligència artificial aplicada a imatges de TAC’, situa l’hospital en l’avantguarda de la medicina de precisió.

La iniciativa combina tres elements clau: biomarcadors de valor associats a la inflamació eosinofílica, anàlisi automàtica d’imatges de TAC i algoritmes avançats d’IA que integren tota la informació clínica.

En el projecte participen Ignacio Boira Enrique i Eusebi Chiner Vives, del Servici de Pneumologia; Joaquín Galant Herrero i María Dolores Martínez Juan, del Servici de Radiodiagnòstic, José María Salinas Serrano, del Servici d’Informàtica, i Germán González Serrando de la Universitat d’Alacant. La iniciativa, presentada per Ignacio Boira Enrique, ha obtingut el segon premi nacional del certamen científic EOS Phenotyping Challenge.

**Ferramenta multitasca**

Boira ha explicat que “el repte ha sigut crear una ferramenta multitasca capaç d’analitzar i integrar cada una de les variables que pot afectar la resposta del pacient a un fàrmac biològic per a poder predir la seua resposta”. Esta predicció permet iniciar precoçment els tractaments biològics en pacients amb resposta predictiva favorable i així disminuir la morbimortalitat i els ingressos hospitalaris.

El cap del Servici de Pneumologia, Eusebi Chiner, ha destacat que “és fonamental començar com més prompte millor el tractament apropiat per a evitar danys irreversibles, com el remodelat bronquial”, un engrossiment de les vies respiratòries difícil de revertir, per la qual cosa este enfocament anticipat resulta crucial”.

A més de la ferramenta predictiva, en el marc d’este projecte s’està desenrotllant un sistema d’anàlisi automàtica d’imatges TAC mitjançant IA per a generar biomarcadors radiològics —com l’engrossiment de la paret bronquial, la presència de taps de moc, les bronquièctasis o les àrees d’atrapament aeri— de manera senzilla, precisa i àgil, evitant el laboriós i complex etiquetat manual tradicional.

El projecte compta amb l’experiència de José María Salinas, cap de Servici d’Informàtica i director executiu del Projecte d’Imatge Mèdica GIMD, qui supervisa la infraestructura del Banc d’Imatges Mèdiques de la Comunitat Valenciana.

Este avanç suposa una fita en l’atenció personalitzada a l’asma greu. L’asma és una de les malalties respiratòries més freqüents, que afecta Espanya una de cada deu persones, de les quals entre el 5 % i el 10 % presenta asma greu no controlada, associada a una gran morbimortalitat.

Fecha: 04/01/2026