La IA como remedio para reducir las listas de espera en sanidad

Su nacimiento responde a la experiencia personal de Andy Aguilar, quien durante años sufrió las consecuencias de un diagnóstico incorrecto de una enfermedad dermatológica que padecía desde la infancia, lo que la llevó a recorrer un largo camino en busca de una solución. A esto se sumó la experiencia de sus cofundadores, uno de ellos el médico valenciano Antonio Martorell -dermatólogo en el Hospital de Manises-, quienes vieron a familiares cercanos enfrentarse al cáncer de piel. Juntos identificaron la necesidad de mejorar el diagnóstico en dermatología, especialmente en patologías complejas y raras.

Así surgió la idea de entrenar una inteligencia artificial (IA) capaz de identificar signos visibles de enfermedades cutáneas, ayudando a los médicos a agilizar la carga de trabajo, extender su conocimiento y, sobre todo, facilitar un diagnóstico temprano del cáncer de piel, explican. Y, como objetivo final, reducir el problema de listas de espera para dermatología en más del 40%, ya que puede superar los seis meses, según datos del Ministerio de Sanidad. Además, las enfermedades de la piel afectan a tres de cada diez personas en España y el cáncer cutáneo representa más de un tercio de todos los que se detectan.

El dispositivo médico de 'Legit.Health' fue inicialmente validado a través de pilotos en hospitales y programas de aceleración, como el Hospital Doctor Peset en Valencia, Puerta de Hierro en Madrid y Hospital Cruces en Bilbao. Según sus impulsores, « los resultados demostraron su valor al facilitar el trabajo de los médicos, convirtiéndose en una herramienta indispensable». Por ejemplo, ha ayudado en el diagnóstico de enfermedades como psoriasis, hidradenitis o melanoma.

¿Y cómo actúa esta IA? La tecnología procesa imágenes tomadas con un móvil y recorre todos los píxeles de la imagen en cuestión de milisegundos. Se trata de una inteligencia de visión artificial, ya que se basa en el procesamiento visual de imágenes, que ha sido entrenada con dos millones de imágenes. De esta manera, la IA puede encontrar la afección y medir el grado de afectación del paciente. Con esto, proporciona un soporte en el triaje y en el proceso asistencial.

Según el hospital, el uso varía. Por ejemplo, en medicina general se utiliza para realizar triaje, priorizando los casos que requieren atención urgente por especialistas, mientras que los especialistas médicos la emplean para hacer seguimiento a la evolución de las enfermedades, evaluar la eficacia de los tratamientos y permitir que los pacientes compartan imágenes en tiempo real, por ejemplo, durante un brote.

En todos los casos, señalan, la herramienta ha demostrado ser efectiva en la mejora de procesos y la atención al paciente. Así, en la fase de detección, esta IA destaca por su capacidad para diagnosticar el cáncer de piel con mayor precisión y rapidez, lo que es crucial para tratarlo a tiempo, cuando basta con extirpar la zona afectada. Este diagnóstico precoz puede prevenir complicaciones graves, como la metástasis.

Además, facilita un diagnóstico correcto incluso en enfermedades raras, empoderando a los médicos de atención primaria para filtrar casos y derivarlos con mayor eficacia. «En un contexto como España, donde hay escasez de dermatólogos, esta herramienta mejora significativamente la gestión de los tiempos y recursos», remarcan los fundadores.

Y en la fase de tratamiento permite priorizar casos según la gravedad y «dar seguimiento continuo a los pacientes, optimizando la intervención médica y reduciendo la incertidumbre para el paciente».

Los próximos pasos son seguir entrenando la IA para abarcar más patologías y añadir funcionalidades específicas para cada enfermedad. Paralelamente, 'Legit.Health' está en pleno crecimiento con un plan de expansión internacional para consolidarse en Europa y, al mismo tiempo, preparando su entrada al mercado estadounidense.