Angel Alonso Giménez/EFESalud
Quizá no sepas qué es Quibim ni quién es su CEO y cofundador, Ángel Alberich-Bayarri. Espera unas líneas, las de esta entrevista que EFE Salud le hizo recientemente.
Sirva como introducción que giró alrededor del presente y futuro de la salud y de la medicina. Dice Alberich-Bayarri en un momento de la conversación: “Hay una gran comunidad investigadora que está trabajando para que el cuerpo humano sea interpretable, sea simulable y podamos poner un tratamiento a nuestro gemelo digital. Y ver cómo responde frente a ese tratamiento antes de que me lo pongan a mí. Eso va a ayudar mucho, por ejemplo, al desarrollo de fármacos”.
¿Qué es el gemelo digital? Responde el propio Alberich: “Es probablemente uno de los retos más importantes de la humanidad a día de hoy. Es entender cómo funciona el cuerpo humano por dentro, en múltiples escalas de la biología”.
Y puntualiza acto seguido: Quibim es “uno de esos grupos de gente que quiere ayudar a crear el gemelo digital”.
¿Quién es Ángel Alberich-Bayarri?
¿Entonces los médicos van a prescribir tratamientos con un margen de incertidumbre muy pequeño porque los han ensayado antes con nuestro gemelo digital? Así dicho, el futuro de nuestra salud se ve más que luminoso… Pero vayamos paso a paso.
Y el primero es el ‘quién’. Alberich, valenciano, es ingeniero de telecomunicaciones y doctor en ingeniería biomédica por la Universidad Politécnica de Valencia. Pronto tuvo claro a dónde llevar su formación: “Me llamaba mucho la atención que el cuerpo humano emite señales, y yo quería capturarlas, poder capturar esa información del cuerpo humano. Y las imágenes me parecían algo maravilloso”, rememora.
Era 2014, y como investigador con trayectoria en el análisis de imágenes médicas (radiografías, resonancias, ecografías…), empezó a usar “técnicas de aprendizaje profundo e inteligencia artificial, el deep learning”, como se conoce.
Tras desempeñar cargos de envergadura en investigación biomédica, por ejemplo en el Hospital Universitario de La Fe, montó Quibim.
¿Qué es Quibim?
En la web de la compañía, “plataforma”, como se indica en el portal, explican su trabajo: “gestionar las imágenes, procesarlas y extraer características radiómicas clave en los mayores registros mundiales de imágenes médicas y datos clínicos asociados”.
La radiómica es una disciplina que, a través de algoritmos de IA destinados al análisis de miles de datos ocultos en las imágenes médicas, proporciona información concreta sobre la enfermedad y ayuda, así, al diagnóstico, pronóstico y toma de decisiones clínicas.
Quibim empezó como una start-up hace 10 años. Hoy, en palabras de su cofundador, es «un equipo de unas 90 personas» presente en 34 países. «Las tecnologías en la nube nos permiten esta escalabilidad… Básicamente tenemos diferentes centros de datos repartidos por el mundo y una alianza con Microsoft”, indica.
Pareciera que los lugares por los que se mueve esta empresa quedan lejos del paciente. No es así. Explica este ingeniero valenciano: “Cuando un paciente va a un hospital y se le hace una prueba de resonancia magnética, nada más finalizar esa exploración, sus imágenes se anonimizan, se suben a nuestra nube, se analizan ahí los datos que queramos extraer y los resultados vuelven al hospital de origen”.
“Al médico –prosigue–, cuando abre esa carpeta del paciente para emitir un diagnóstico, le aparecen esas imágenes con toda la información (…) Es como un apoyo, una herramienta, un copiloto que el médico tiene a la hora de revisar qué hay ahí, si el paciente está bien o hay alguna lesión que hay que biopsiar”.
¿Por qué la imagen médica tiene tanto potencial?
El potencial de la imagen médica lleva tiempo sobrevolando por la entrevista, desde el principio de hecho. ¿Qué tiene una imagen médica para pensar, como hace Alberich, que el futuro de la salud se apoyará en gran parte en ella?
Su respuesta: “Pensemos en una radiografía, una ecografía, una resonancia magnética… En realidad es una captura del interior del cuerpo humano en un momento concreto. Habitualmente, en medicina, tenemos una sospecha clínica cuando se hacen este tipo de pruebas, ya hay algún síntoma (…) Y las imágenes tienen mucha información. Por ejemplo, en una imagen de un abdomen vemos la grasa debajo de la piel, vemos si el paciente tiene músculo… Con una imagen ya sabemos si el paciente hace ejercicio. Y si tenemos una de pulmón, sabemos si ha fumado o no”.
Pero las imágenes médicas contienen eso y mucho más. Pero mucho, mucho más: “un conjunto de información que el cerebro no es capaz de procesar”, apunta.
«Estamos viendo que el análisis de datos nos permite extraer y generar métodos de detección de enfermedad, de diagnóstico y de predecir lo que va a ocurrir. Y cada vez son mejores»
Aparece entonces, y de qué modo, la IA. Porque la IA, “mirando toda esa información que hay en los píxeles, puede relacionar toda esa información”, dice, y al relacionar toda esa información, “puede predecir si el paciente va vivir más tiempo”.
“En una enfermedad oncológica”, concluye este ingeniero valenciano, “eso es importantísimo”.
Escáneres para toda la población
En este diseño del futuro en salud, ¿vamos a tener que estar haciéndonos escáneres todo el rato? La tecnología avanza tan rápido que la respuesta está hecha desde hace tiempo.
Cuenta Alberich que predominarán las imágenes no invasivas a través de escáner de resonancia o de ecografía. “Son técnicas que no emiten radiación y nos permiten ver cómo están los órganos”.
Y se van a generalizar, recalca. En el futuro de dentro de 10 años, a sus ojos, los escáneres de cuerpo completo serán accesibles. Insiste: “Lo vamos a poder hacer para toda la población”.
La revolución que viene
Quibim, en palabras de su CEO, está orientando el 90 % de su inversión a “crear modelos predictivos y pronósticos”, como por ejemplo modelos que “predigan si un paciente va a desarrollar o está en riesgo de que desarrolle metástasis”. Precisa aún más: “La identificación del riesgo en los pacientes lo vamos a desarrollar en los próximos 10 años».
¿Se acuerdan del gemelo digital con el que empezaba esta información? Pues en este futuro al alcance de la mano es en donde hay que enmarcarlo. Alberich reitera: “Es un paso de gigante”.
Porque el cuerpo humano, gracias a la imagen, será “interpretable, simulable”, y permitirá la predicción, la anticipación y el desarrollo de nuevos tratamientos y de nuevos fármacos, personalizados además.
“Es un privilegio estar viviendo esta revolución. Estamos viendo que el análisis de datos nos permite extraer y generar métodos de detección de enfermedad, de diagnóstico y de predecir lo que va a ocurrir. Y cada vez son mejores (los métodos) conforme vamos mejorando la tecnología de las arquitecturas (de IA)”, proclama el ingeniero antes de reconocer el trabajo de los científicos y científicas de sus equipos multidisciplinares.
Pero la revolución ya ha empezado
Dos demostraciones: una acerca del cáncer de próstata y otra acerca del cáncer de mama.
Del primero recuerda el ingeniero que es “uno de los cánceres con mayor incidencia ahora mismo” porque “uno de cada ocho hombres lo va a sufrir”, y en el caso de la población de raza negra “la incidencia y la probabilidad es el doble, es decir, uno de cada cuatro”. “Sin embargo”, matiza, “es un cáncer para el que no se han realizado cribados poblacionales”.
Quibim ha desarrollado un producto (QP-Prostate) que nace de una premisa (que las resonancias previas a las biopsias eran “muy difíciles de interpretar” por la cantidad de datos que contienen) y de una certeza (que la IA “permite analizar toda esa información de manera simultánea”).
«En los próximos 10 años vamos a ver una explosión completa de lo que es la integración multimodal, es decir, que la imagen se cruce con los datos de la historia clínica y con la genética»
Como con el cáncer de próstata está demostrada la importancia de la detección temprana, el producto de Quibim, “una “arquitectura de inteligencia artificial que ha aprendido qué píxeles van a ser malignos en una biopsia”, describe su cofundador, ilumina un camino esperanzador.
Un camino por el que avanzan las autoridades en algunas zonas del planeta. La herramienta está certificada como dispositivo médico y se vende ya en Europa. Además, se ha aprobado en Estados Unidos y por el sistema de salud canadiense, así como por el de Gran Bretaña, que lo ha incorporado como tecnología a adoptar.
Respecto a los avances en el cáncer de mama, Quibim está impulsando una tecnología IA para lecturas mucho más precisas de las mamografías. “Hasta ahora hacían falta dos radiólogos para leer una mamografía, pero esta tecnología permite reemplazar al segundo radiólogo y proporcionar esa lectura en radiología”.
El producto, llamado QP-Breast, acaba de recibir los avales pertinentes para transitar por los mercados europeo y británico.
Próximos hitos
En el mapa de Alberich, las siguientes paradas de la revolución son:
1. “La transcripción de las consultas automáticamente” y “la atención a pacientes con agentes y redes de gran lenguaje, las LLM (tipo de IA que procesa lenguaje de forma natural). Su efecto: el médico mirará más tiempo al paciente, no estará tan liado tecleando.
2. La homogeneización de la información del paciente. “Vamos a ir viendo cómo la información clínica se hace mucho más compartible, mucho más analizable”.
3. “Gran parte de las tareas repetitivas que a día de hoy hacen los radiólogos van a poder ser reemplazadas por modelos de de inteligencia artificial”, sobre todo para pacientes en los que no hay “hallazgos”, la inmensa mayoría. El especialista será entonces “un validador” de los resultados.
4. “En los próximos 10 años vamos a ver una explosión completa de lo que es la integración multimodal, es decir, que la imagen se cruce con los datos de la historia clínica y con la genética”.
Y el siguiente hito que nos aguarda es uno ya contado en la entrevista: el diagnóstico precoz, la predicción.
El principal obstáculo
El camino no es una línea tan recta, una carretera tan bien asfaltada. ¿Qué obstáculos hay? Alberich menciona uno enseguida: la gobernanza de los datos que contiene una imagen médica. “El hospital no quiere ceder el dato, el médico no quiere ceder el dato…”, asegura.
Añade que “hay una sensación de soberanía del dato por parte de los centros sanitarios y la comunidad clínica”, y aunque “se están creando iniciativas como el espacio europeo de datos sanitarios o los espacios nacionales de datos”, la realidad es que la velocidad del tiempo actual adelanta, y mucho, los ritmos de dichas iniciativas, que estarían ultimadas en 2031 en el mejor de los casos.
Pero cuando hayan pasado esos cinco años, habrá ya “otras evoluciones de inteligencia artificial, otro mundo y otro tipo de información”.
Y los pacientes, los propios pacientes, no esperarán tanto. No están esperando, de hecho.
Cuenta el CEO de Quibim: “El paciente va a tener cada vez más y más el dato sanitario, y va a querer que una IA le analice toda la información. Y cuando vaya al médico irá mucho más informado de lo que va hoy. Es una disonancia entre esa voluntad del paciente por ser proactivo con su propia salud y con sus datos y esa dificultad de acceso al dato por parte del sistema sanitario”.
Y Alberich tiene una certeza: “Quien va a liderar esta revolución en acceso a datos de salud no van a ser los gobiernos o las administraciones; van a ser los y las pacientes”.
