## Sanidad introduce la IA en las radiografías de tórax y hueso para ayudar en el diagnóstico de patologías en Urgencias y Atención Primaria

*** El conseller de Sanidad ha destacado “la importancia del nuevo sistema de lectura de radiografías con IA que permite mejorar en seguridad y precisión de los diagnósticos”
* El Hospital Doctor Balmis desarrolla un proyecto piloto que demuestra una eficacia superior al 90 % en la detección de patologías
* Esta herramienta se va a implementar de forma progresiva en todos los departamentos de salud de la Comunitat Valenciana**

La Conselleria de Sanidad ha impulsado un proyecto que emplea algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para la detección de diversas patologías en radiografías simples de tórax y hueso y ayudar en su interpretación a los facultativos.

En este sentido, el conseller de Sanidad, Marciano Gómez, se ha desplazado al Hospital Doctor Balmis de Alicante para presentar y dar a conocer el funcionamiento de este nuevo sistema de lectura de imágenes con IA que ya se ha implantado en este centro hospitalario. Así, tal y como ha explicado Gómez “se trata de un avance muy importante, ya que es una herramienta de gran ayuda para los profesionales a la hora de realizar los diagnósticos que va a permitir mejorar en seguridad y precisión”.

Según ha remarcado el conseller “la imagen siempre la interpreta y visualiza un facultativo, que es quien toma la decisión, y la IA no es más que un instrumento que dota de valor a los estudios de imagen. Con ella, los profesionales disponen de más información a la hora de diagnosticar”.

Además, ha subrayado que desde la Conselleria de Sanidad “se está llevando a cabo un importante esfuerzo para modernizar y digitalizar el sistema valenciano de Salud, y para ello hemos diseñado específicamente una Estrategia Digital de Salud, con el objetivo de incorporar los últimos avances a la práctica asistencial”.

Este nuevo sistema se está implementando a través de la Oficina Autonómica para la Aplicación de la Inteligencia Artificial en la Salud de la Conselleria de Sanidad, que vela por la introducción ordenada de la IA en el ámbito sanitario, y se ha desarrollado como proyecto piloto en el Hospital General Universitario Doctor Balmis a lo largo del segundo semestre de 2024.

Actualmente, dentro del programa piloto, el sistema está también implantado en el Hospital Arnau de Vilanova en València, Hospital Sant Joan d’Alacant, Hospital de Dénia, y en el Hospital Marina Baixa de la Vila Joiosa. Asimismo, la próxima semana se pondrá en marcha en el Hospital Clínico, La Fe y en el Hospital Doctor Peset. Posteriormente, se desplegará en el Hospital General de Castellón, Hospital de La Plana y en el Hospital de Vinaròs, y así progresivamente hasta completar todos los departamentos de salud en el mes de abril.

“La integración de esta herramienta en la práctica clínica representa un enfoque pionero a nivel nacional, en el sentido de que se ha concebido como un proyecto global, que implica a toda una comunidad autónoma, y no de experiencias aisladas en determinados servicios hospitalarios”, ha remarcado el titular de Sanidad.

De este modo, el sistema sanitario valenciano va por delante de los plazos de exigencia legal en IA, marcados por la Ley Europea de Inteligencia Artificial (Reglamento (UE) 2024/1689), que garantiza de una manera equitativa la introducción armonizada y sistematizada de estas herramientas.

**Eficacia superior al 90 %**

Para garantizar la validez de este algoritmo con datos propios, los Servicios de Radiodiagnóstico, Urgencias y Medicina Preventiva del centro alicantino han realizado un estudio retrospectivo y uno prospectivo en el que se han analizado, por parte de diferentes observadores profesionales, más de 600 pruebas radiológicas de tórax y hueso.

La validación se ha realizado en dos fases. La primera ha consistido en un estudio retrospectivo donde se han seleccionado imágenes que ya habían sido informadas por radiólogos para que las leyera la inteligencia artificial y, de este modo, poder hacer una comparativa de su eficacia. Posteriormente, en el estudio prospectivo, se han corroborado estos resultados en la práctica asistencial.

Los resultados han sido óptimos, con más de un 90 % de fiabilidad y con un alto valor predictivo negativo. Esto significa que cuando la herramienta no arroja ningún hallazgo de patología, se cumple con una probabilidad cercana al 100 %, lo que aporta confianza y seguridad al personal clínico, circunstancia que facilita el diagnóstico y limita la necesidad de hacer pruebas adicionales.

De este modo, el sistema se ha implantado desde principios de año en la rutina del Servicio de Urgencias, y también en el centro de salud de Babel, con la previsión de extenderlo en pruebas en los próximos días al resto de centros de Atención Primaria del Departamento de Salud Alicante-Hospital General.

En total, desde el inicio del pilotaje, tal y como ha señalado el conseller, “se ha utilizado esta herramienta en más de 70.000 estudios radiológicos que corresponden a más de 40.000 pacientes”.

**Respuesta rápida y precisa a los pacientes**

Este proyecto de IA se ha diseñado para mejorar la capacidad diagnóstica en Urgencias y también en Atención Primaria con el objetivo de reducir el tiempo de respuesta lo máximo posible y ayudar en el proceso diagnóstico a los clínicos.

La herramienta genera clasificaciones automatizadas de las imágenes de tórax y hueso, que están disponibles para su consulta en menos de cinco minutos después de realizar la radiografía, que ayudan al personal clínico a identificar las patologías, facilitando la toma de decisiones, acortando los tiempos de diagnóstico y ofreciendo una respuesta rápida a los pacientes.

Así, se trata de una herramienta clasificadora de hallazgos, que selecciona los casos sospechosos y permite asegurar que los pacientes que acuden a Urgencias se van del hospital solamente si las pruebas de imagen son absolutamente normales. También ayuda al profesional a decidir en qué casos necesita apoyo adicional por parte del Servicio de Radiodiagnóstico.

En cuanto a las patologías que detecta el algoritmo, son aquellas que requieren un tratamiento precoz o una atención urgente, como son fracturas, derrames articulares, luxaciones y subluxaciones y lesiones focales óseas tanto de origen tumoral como infeccioso en el esqueleto periférico (por ejemplo, hombro, codo, rodilla y tobillo) o columna, y ciertas patologías del tórax, como el neumotórax o los nódulos pulmonares.

Fecha: 21/02/2025