La col·laboració entre radiòlegs de tres hospitals amb un alt volum de pacients – l’Hospital 12 de Octubre i l’Hospital Ramón y Cajal de Madrid, i l’Hospital de Sant Pau de Barcelona- amb experts tecnològics en IA i partners d’IT, està accelerant l’ús de tecnologies d’avantguarda per la cura de la salut, mantenint la privacitat de dades del pacient mitjançant l’aplicació de l’aprenentatge federat.

Aquesta associació permet unir l’experiència clínica dels tres hospitals implicats per desenvolupar models de diagnòstic automatitzats, millorant l’atenció als pacients. Encara que el diagnòstic definitiu de Covid-19 es realitza mitjançant proves microbiològiques - com PCR o test d’antígens-, la principal alteració en els pacients simptomàtics és respiratòria. Per tant, la placa de tòrax s’ha convertit en la prova de cribratge inicial predeterminada en tots els pacients amb clínica sospitosa, el que fa que la seva disponibilitat i immediatesa siguin imprescindibles.

Durant la pandèmia, els radiòlegs han analitzat un gran nombre de plaques de tòrax, combinant la seva experiència prèvia amb l’aprenentatge derivat de les troballes que aportaven les radiografies de mils de pacients. Malgrat això, la necessitat d’analitzar un nombre ingent d’imatges amb troballes subtils requereix temps, formació i experiència, el que ha fet que la IA es convertís en una eina altament adequada per aquesta finalitat.

Aprenentatge federat

La plataforma d’aprenentatge federat, desenvolupada per Capgemini, basada a compartir models d’IA entrenats amb les dades de les imatges, permet la creació d’un model de diagnòstic global que millora significativament les versions locals, beneficiant especialment, als centres de salut amb menor experiència.

La precisió en el diagnòstic de la Covid-19, obtinguda en aquest estudi, és del 89% pel model global, mentre que amb el millor dels models locals només s’assoleix una precisió del 71%. Tot això garantint la privacitat dels pacients i de les seves dades. El protocol clínic ha estat desenvolupat en el marc de col·laboració entre Capgemini i el Grup de Malaties Multisistèmiques de l’Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria (IRYCIS). També han comptat amb el suport de diversos socis tecnològics com Cisco, Intel, Vodafone España y Microsoft, amb casos clínics procedents dels hospitals esmentats anteriorment. Gilead Sciences, companyia farmacèutica experta en Virologia i pionera en el desenvolupament d’un tractament eficaç contra la Covid-19, ha donat suport a aquest projecte des del seu inici, aportant el seu coneixement i experiència per contribuir al seu èxit.

La computació també resulta fonamental. Cisco e Intel han proporcionat la infraestructura de computació per realitzar els diagnòstics. Cada hospital disposa d’un node de computació local - basat en els processadors Intel® Xeon® Scalable de tercera generació i els servidors UCS de Cisco - que conté el model que aprèn de les imatges radiològiques.

Els models locals són agregats utilitzant Azure Confidential Computing basat en la tecnologia SGX de Intel® garantint la protecció dels models. En paraules del Dr. José Albillos, cap de Radiologia de l’Hospital 12 de Octubre: “La IA ens permet analitzar un gran nombre d’imatges de forma quasi automàtica i amb gran precisió, el que facilitat prioritzar la seva revisió i informació. Per aquest motiu, fa que disminueixi la càrrega de feina i al mateix temps s’agilitza el diagnòstic”.

El Dr. Javier Blázquez, cap de Radiologia de l’Hospital Ramón y Cajal, destaca que “l’aprenentatge federat permet millorar la nostra fiabilitat diagnòstica, ja que quan l’experiència d’un centre es comparteix entre varis, els resultats milloren molt en comparació als obtinguts per separat”. La Dra. Beatriz Gomez-Anson, cap Clínic i Investigadora Principal a l’Hospital de Sant Pau, assenyala que “aquest projecte mostra el valor afegit de les eines de IA per ser implementades per metges especialistes en radiodiagnòstic”.

“En Capgemini estem molt orgullosos d’impulsar aquest projecte aportant el nostre coneixement per millorar els mètodes de diagnòstic sense la necessitat de  compartir dades privades. A més, gràcies a l’aplicació de les últimes línies d’investigació en IA, podem assegurar la privacitat dels pacients i la seguretat de les dades”, declara Daniel Iglesias, director general de Capgemini Engineering a Espanya.

El projecte ha arribat a bon camí gràcies a les aportacions d’Intel i del programa d’acceleració digital de Cisco (Country Digital Acceleration, CDA), denominat ‘Digitaliza’ a Espaya.