"Els radiòlegs haurem d'incorporar a la nostra pràctica clínica habitual les noves eines disponibles, perquè ens ajudarà a poder tractar grans volums d'informació, ho hem de viure i veure com una oportunitat, no com una amenaça"
Manel Escobar Amores, Director Radiodiagnòstic IDI · Vall d'Hebron
Manel Escobar Amores, Director Clínic de Diagnòstic per la Imatge i Medicina Nuclear IDI·Vall d'Hebron, retrata el moment actual en el sector i explica les novetats en el món de la radiologia i el diagnòstic per la imatge.
Escobar és membre de les principals societats de radiologia, com l' European Society of Radiology (ESR), la Sociedad Española de Radiologia Médica (SERAM) i la Societat Catalana de Radiologia i Diagnòstic per la Imatge (SCRDI).
També participa activament i assisteix als congressos i conferències de més prestigi dins del diagnòstic per la imatge tant a nivell nacional com internacional, on els principals actors del sector de la radiologia, la universitat i la indústria es troben per presentar els últims avenços en diagnòstic per la imatge.
Quins són els trending topics en el món de la radiologia?
ME: Durant els últims anys el tema principal dels congressos i conferències ha girat entorn al Big Data, i aquest any també està tenint un gran ressò, però els trending topics més actuals són la Intel·ligència Artificial i el conceptes de Machine Learning i Deep Learning.
De vegades són termes que es confonen i és important diferenciar-los per tal que tothom tingui clar el concepte, dintre del món de la radiologia i en general dins del món del coneixement i de la informàtica.
Quin va ser l'inici de la Intel·ligència Artificial?
ME: Hem de retrocedir fins l'any 2011, que serà recordat per l'inici de l'era de la Intel·ligència Artificial (IA), doncs fou quan IBM va presentar un superordinador anomenat Watson, amb la característica especial que era capaç de respondre preguntes fetes d'una manera natural, com ho faríem qualsevol persona durant una conversa, fins i tot preguntes formulades de forma indirecta.
Aquest ordinador tenia accés a multitud de bases de dades, incorporades dintre del seu sistema.
Per tal de demostrar la capacitat del superordinador Watson, van fer-lo concursar a Jeopardy!, un popular joc televisiu nord-americà de preguntes i respostes.
Fou el febrer de 2011 quan Watson va competir contra els dos millors concursants de Jeopardy! de la història, un era el que havia guanyat més diners i l'altre el que havia estat en el programa més edicions seguides guanyant.
El superordinador va ser capaç de guanyar als humans, tenint en compte que l'ordinador no estava connectat a internet i només consultava les bases de dades que tenia incorporades.
Cal remarcar, que les preguntes que es formulen a Jeopardy! poden ser de qualsevol mena, des de les més absurdes, a les més complexes, i es tracta d'encertar -les ràpidament.
A més, no són formulades directament, el que fa que es requereixi un nivell més elevat d'intel·ligència.
Amb aquesta primera victòria de Watson, podem dir que es va donar l'inici de l'era de la Intel·ligència Artificial.
Ens pot explicar de forma bàsica aquests conceptes d'Intel·ligència Artificial, Machine Learning i Deep Learning?
ME: La Intel·ligència Artificial és la simulació per part d'un ordinador d'un comportament intel·ligent, semblant al de l'ésser humà i la seva intel·ligència, mentre que el Machine Learning es tracta de l'aplicació d'algoritmes per aconseguir aquesta Intel·ligència Artificial, per tant, una cosa és el concepte que un ordinador es comporti en la seva manera d'actuar i executar com si fos intel·ligent, d'aquí el seu nom d'IA, i l'altra cosa és el Machine Learning, és a dir la capacitat d'aprenentatge d'aquest ordinador, a través dels algoritmes aplicats a grans volums de dades que creixen i varien ràpidament.
Sobre la capacitat que tenen els ordinadors d'aprenentatge, és a dir, el Machine Learning, tenim al nostre voltant exemples similars al que s'està aplicant a la radiologia, com per exemple el que podem trobar als nostres smartphones que ja són capaços de reconèixer la nostra cara, o les aplicacions amb capacitat de reconeixement facial dels diferents integrants d'una fotografia i el seu etiquetatge automàtic.
Ens preguntem, tot això com ho fan les màquines? com ho aprenen?
I aquí apareix un altre concepte, el de Deep Learning, en català aprenentatge profund, que és un tipus de Machine Learning basat en diversos algoritmes, que lentament va realitzant el procés d'aprenentatge de forma efectiva, fins i tot formant xarxes neuronals semblants a les del cervell humà.
Aquesta és una definició molt general, donat que estem parlant de computació i enginyeria, i només pretén ser una aproximació al concepte que sigui entenedora per a tots.
Quina aplicació tenen aquests conceptes dins del món del diagnòstic per la imatge?
ME: Actualment, en el món de la radiologia estem ensenyant a les màquines a entendre patrons d'imatge.
Hi ha un exemple curiós que circula per internet, per provar si la màquina és capaç de diferenciar entre la imatge d'un gos i la d'una magdalena, mireu la següent imatge i veureu que es poden assemblar molt.
La finalitat dins del món del diagnòstic per la imatge és que mitjançant l'aprenentatge, amb aquesta tecnologia es pugui distingir sense error, per exemple, un nòdul pulmonar en una sèrie d'imatges de TC.
D'aquesta manera s'automatitzaria part del procés diagnòstic que fem nosaltres en la radiologia.
En altres casos, ja tenim companyies que han desenvolupat un software d'IA aplicada a la radiologia capaç d'analitzar una sèrie de milers de radiografies simples de tòrax i indicar quines tenen la possibilitat de que el pacient tingui una tuberculosi.
Es va triar aquest tipus de patologia perquè és una malaltia molt prevalent arreu del món, per tant, fer un cribratge automatitzat massiu pot ser molt útil, sobre tot en determinats països on hi ha un alt índex de la malaltia.
Un altre exemple d'IA aplicada a la radiologia, i que vàries companyies estan desenvolupant, és l'estudi d'imatges d'escàners pulmonars toràcics per detectar nòduls.
Això fa anys que ja existeix, es tracta dels programes de Computed Assisted Diagnostic -CAD, en català Diagnòstic Assistit per Ordinador.
Trobem aplicacions en l'àrea de la mama, per exemple, on aquests programes són capaços de connectar l'aspecte que tenen aquests nòduls, amb una gran base de dades de nòduls que ja es coneixen, i la màquina ha après quin va ser el seu diagnòstic, és a dir, si varen resultar cancerígens o no.
Aleshores, la màquina efectua una anàlisi amb tot aquest coneixement i pot establir el percentatge de possibilitats de que el nòdul estudiat sigui una patologia maligna o tumoral, amb uns percentatges d'efectivitat per sobre dels que pot arribar a donar un radiòleg.
Per tant, estem davant d'un escenari on a mesura que es vagi perfeccionant la capacitat d'aprenentatge, o sigui el Deep Learning de les màquines, el nivell d'IA que tindrà l'anàlisi de les nostres imatges de radiologia cada cop serà més gran.
Aquests conceptes de la Intel·ligència Artificial i el Deep Learning, són els temes més candents i d'actualitat en el món de la radiologia, que es tracten en els congressos internacionals i reunions científiques.
Quin creu que és el futur del radiòleg dins d'aquest nou escenari?
ME: Aquesta és una qüestió força polèmica associada a aquest debat, però no significa que pot desaparèixer la figura del radiòleg, estem molt lluny d'això encara, poden ser dècades, ningú ho sap actualment.
Però sí sabem que aquesta és una eina que els radiòlegs haurem d'incorporar a la nostra pràctica clínica habitual, perquè ens ajudarà a poder tractar grans volums d'informació, a estudiar grans quantitats d'exploracions de pacients, d' screening (cribatge) i/o de no screening, i els professionals ho hem de viure i veure com una oportunitat, no com una amenaça.
La possibilitat de que les màquines reconeguin patrons d'imatges i ens ajudin als radiòlegs a interpretar i a validar la seva aproximació és un salt qualitatiu, que ens farà reinventar la nostra professió.
No ens hem de sentir amenaçats, si no al contrari, és important pujar-se a aquest carro, i és més, liderar-lo, participant en projectes que ja existeixen en aquest camp de l'IA, ensenyant a validar a les màquines, sobre com han d'interpretar determinats signes en les imatges radiològiques.
Sobre realitat virtual i realitat augmentada aplicades a la radiologia hi ha novetats?
ME: Apart d'aquests temes principals, també existeixen novetats per part de la indústria, innovacions relacionades amb el desenvolupament de software, com en el camp de l'intervencionisme on s'han presentat prototips que encara no estan comercialitzats, que intenten aportar al radiòleg intervencionista o al cirurgià que està en un quiròfan híbrid, informació mitjançant la realitat augmentada.
Mitjançant un dispositiu, habitualment una mena d'ulleres, es visualitzen diferents imatges combinant elements reals i virtuals, oferint informació rellevant per a l'activitat que s'està fent.
Per exemple, en un quiròfan mentre s'està intervenint a un pacient també es visualitzen les imatges de l'escàner, aquesta és una bona eina per saber on s'ha de fer exactament la punció percutània guiada per imatge.
Una altra aplicació vigent de la realitat virtual i augmentada és en l'àmbit educatiu, en l'estudi de l'anatomia humana que fins ara s'aprenia amb un llibre-atles, ara es pot fet mitjançant aquesta eina, navegant per dintre del cos humà de forma senzilla i didàctica.
Què ens pot explicar sobre el concepte Radiomics?
ME: No és una novetat però continua d'actualitat el concepte Radiomics, es tracta del desenvolupament d'un software capaç d'interpretar i treure informació quantificable de les imatges, en aquest cas de les proves de diagnòstic per la imatge, mitjançant el coneixement del comportament per imatge d'un tumor, i analitzar una gran quantitat de dades de tumors semblants i veure quins trets diferencials poden tenir, fins i tot correlacionant les troballes d'imatge amb la seqüència genètica dels tumors, el que anomenem Radiogenòmics.
Som capaços de generar programes i software que quantifiquin diferents paràmetres dintre d'aquesta imatge, és a dir que generin biomarcadors que permetin predir la resposta que tindrà aquest tumor a un tractament determinat sense necessitat de fer una biòpsia.
En el camp de Radiomics relacionat amb l'oncologia hi ha molt poca recerca liderada des de Catalunya, però com a novetat a Vall d'Hebron, mitjançant el Vall d'Hebron Institut d'Oncologia (VHIO) estem començant a treballar per iniciar una línia d'investigació en aquest sentit.
En el camp de la neurologia, estem participant en projectes a Girona i a Vall d'Hebron, amb programes que són capaços de quantificar lesions al cervell, a nivell de Sistema Nerviós Central, no per a la resta de tumors del cos. Aquest és un camp que tenim per endavant per explorar i que té molt de futur.
Com es pot veure, tot està relacionat, doncs es tracta de desenvolupament de software capaç d'interpretar i treure informació quantificable de les imatges.
Quina és l'actualitat sobre el control de la gestió de dosi de radiació?
ME: Aquest és un tema molt actual i interessant, doncs aquest any ha entrat en vigor la normativa europea sobre el control de la dosi de radiació que reben els pacients, i la indústria ha desenvolupat software específic per a la Gestió d'aquestes dosis.
Amb aquesta normativa cal dur un registre de la dosi de radiació que reben els pacients i en el futur aquests disposaran d'un carnet personal de les dosi de radiació que han rebut.
Els programes disponibles actualment també afegeixen altres utilitats, com el control de l'efectivitat dels equipaments instal·lats, quan de temps estan treballant, com ho fan, tota aquesta informació és valuosa per a una gestió integral més efectiva dels equipaments.
Quines altres novetats ens pot explicar sobre el diagnòstic per la imatge?
ME: A nivell d' ecografia i ultrasons s'està evolucionant pel que fa a la fusió d'imatge, on el mateix equipament d'ecografia permet visualitzar fusionades les imatges d'altres proves radiològiques que se li hagin efectuat al pacient prèviament, com una ressonància magnètica o una tomografia computada.
Això resulta molt útil sobre tot per fer intervencionisme, per l'ablació de tumors, la radiofreqüència, pel tractament amb microones, aquests són tractaments mínimament invasius que cada cop estan més en boga, sobre tot en òrgans com el fetge, el ronyó, etc.
També en l'àrea de l'ecografia s'ha desenvolupat un software per realitzar elastografia, que permet avaluar l'elasticitat hepàtica, mesurant la duresa i el grau de fibrosi del fetge.
També es pot realitzar per la mama i d'altres òrgans sòlids, però té especial rellevància l'estudi del fetge, donat que durant molts anys el protocol estàndard per mesurar la duresa del fetge ha estat la tradicional biòpsia, (i l'anomenat fibroscan que han fet servir els digestòlegs darrerament) sobre tot pels pacients afectats de hepatopatia crònica, i amb la realització d'aquest procediment s'eviten els efectes adversos i s'obté un diagnòstic ràpidament.
Nombrosos estudis científics recents estan demostrant la major eficàcia de l'elastografia hepàtica envers el fibroscan.
Pel que fa a la tomografia computada (TC) no hi ha hagut gaires novetats però sí cada cop més preocupació per part de la indústria per la disminució de les dosis de radiació emeses.
Cal seguir treballant per aconseguir que el nostre parc estigui totalment actualitzat amb equipaments moderns que disposin dels nous sistemes de reducció de dosi.
Les novetats es centren en el PET-TC digital que utilitza una tecnologia que, a part de donar una molt millor qualitat d'imatge, disminueix en gran mesura el temps que es triga en estudiar a un pacient.
Això pot ser molt beneficiós perquè permet augmentar el rendiment i per tant reduir les llistes d'espera, atendre més pacients i obtenir millors resultats.
En la ressonància magnètica (RM) no hi ha hagut novetats pel que fa als aparells, tot i que les noves màquines són més ràpides, amb l'excepció del camp de la cardiologia i el 4D flow, seqüències específiques que mesuren els fluxos entre el cor i els grans vasos.
També cal assenyalar que s'està fent un esforç per part de la indústria per fer més còmoda l'estada dels pacients dins de l'equip d'RM, amb seqüències més silencioses, millorant l'aïllament acústic, incorporant dispositius dintre de la sala per tal de disminuir l'angoixa i claustrofòbia dels pacients, amb bobines cada vegada més lleugeres i còmodes pels pacients, en la línia d'augmentar el confort i la humanització de l'RM.
Pel que fa al PET-RM, aquesta tecnologia ja porta uns anys al mercat, els equips han anat millorant però la seva difusió dins de l'àmbit clínic no ha estat tan generalitzada com s'esperava, probablement degut a l'elevat cost econòmic dels equipaments.
Actualment comencen a instal·lar-se alguns PET-RM, tant a l'àmbit públic, com al privat.