Un equipo multidisciplinar del Hospital Universitario Sant Joan d’Alacant está desarrollando un sistema innovador basado en Inteligencia Artificial orientado a predecir de forma personalizada la respuesta de pacientes con asma grave a tratamientos biológicos, así como a realizar la lectura automática de tomografías computarizadas torácicas (TAC).
El proyecto, titulado ‘Sistema de Predicción Personalizada de Respuesta al Tratamiento Mediante la Detección de Biomarcadores de Valor y el uso de Inteligencia Artificial Aplicada a Imágenes de TAC’, posiciona al hospital como referente en el ámbito de la medicina de precisión.
Biomarcadores, imágenes médicas y algoritmos avanzados
La iniciativa integra tres componentes fundamentales: biomarcadores de valor relacionados con la inflamación eosinofílica, análisis automático de imágenes de TAC y algoritmos avanzados de Inteligencia Artificial capaces de unificar toda la información clínica disponible.
Un proyecto con reconocimiento nacional
En el desarrollo del proyecto participan profesionales de distintos servicios del hospital y del ámbito universitario. Por parte del Servicio de Neumología intervienen Ignacio Boira Enrique y Eusebi Chiner Vives; del Servicio de Radiodiagnóstico, Joaquín Galant Herrero y María Dolores Martínez Juan; del Servicio de Informática, José María Salinas Serrano; y desde la Universidad de Alicante, Germán González Serrando.
La iniciativa, presentada por Ignacio Boira Enrique, ha sido reconocida con el segundo premio nacional del certamen científico EOS Phenotyping Challenge.
Una herramienta multitarea para anticipar tratamientos
Ignacio Boira ha explicado que “el reto ha sido crear una herramienta multitarea capaz de analizar e integrar cada una de las variables que pueden influir en la respuesta del paciente a un fármaco biológico para poder predecirla”.
Esta capacidad predictiva permite iniciar de forma temprana los tratamientos biológicos en pacientes con una respuesta favorable prevista, contribuyendo así a reducir la morbimortalidad y el número de ingresos hospitalarios.
Importancia del inicio precoz del tratamiento
El jefe del Servicio de Neumología, Eusebi Chiner, ha destacado que “es fundamental comenzar cuanto antes el tratamiento adecuado para evitar daños irreversibles, como el remodelado bronquial”, un engrosamiento de las vías respiratorias de difícil reversión, por lo que este enfoque anticipado resulta clave.
Automatización del análisis de imágenes TAC
Además de la herramienta predictiva, el proyecto incluye el desarrollo de un sistema de análisis automático de imágenes de TAC mediante Inteligencia Artificial. Este sistema permite generar biomarcadores radiológicos —como el engrosamiento de la pared bronquial, la presencia de tapones de moco, las bronquiectasias o las áreas de atrapamiento aéreo— de forma rápida, precisa y sencilla, evitando el complejo y laborioso proceso de etiquetado manual tradicional.
Infraestructura tecnológica y atención personalizada
El proyecto cuenta con la experiencia de José María Salinas, jefe del Servicio de Informática y director ejecutivo del Proyecto de Imagen Médica GIMD, quien supervisa la infraestructura del Banco de Imágenes Médicas de la Comunitat Valenciana.
Este avance supone un hito en la atención personalizada del asma grave. El asma es una de las enfermedades respiratorias más frecuentes y afecta en España a una de cada diez personas, de las cuales entre el 5 % y el 10 % presenta asma grave no controlada, asociada a una elevada morbimortalidad.