Ángel Alberich-Bayarri, director y fundador de QUIBIM, participará por segundo año consecutivo en el Longevity World Forum. Su intervención, enmarcada en la sesión sobre I+D+i en longevidad, servirá para conocer las aplicaciones y posibilidades de la inteligencia artificial en este ámbito.
¿Qué nuevas líneas de trabajo estáis desarrollando actualmente desde Quibim?
Actualmente, estamos desarrollando algoritmos de Inteligencia Artificial, tanto para la aplicación en diferentes escenarios clínicos más relacionados con el estudio de la enfermedad como en el ámbito de la prevención y el mantenimiento de la salud. En un ámbito más clínico, seguimos evolucionando nuestra plataforma de análisis de imágenes con el lanzamiento de una nueva versión el próximo mes de diciembre, que incorpora un detector de patologías en radiografías de tórax basado en inteligencia artificial y una aplicación integrada para el diagnóstico y caracterización del cáncer de próstata, que será la primera herramienta de inteligencia artificial del mundo centrada en esta enfermedad. En el ámbito de la salud, la calidad de vida y la longevidad estamos trabajando muy intensamente en la caracterización del estado de salud de los órganos y los tejidos. Somos capaces de calcular el estado de salud de un órgano y conocer su ‘edad’ real basándonos en todos los parámetros que medimos. Podemos conocer la edad real del cerebro de una persona o el estado de salud de su hígado, su hueso, su cartílago, músculo, entre otros. Esto nos permite proporcionar un indicador global de salud del individuo en base al estado de sus órganos.
¿Cómo se traducen los avances en imágenes médicas y biomarcadores para los/as pacientes finales?
El principal avance que aporta el análisis de las imágenes médicas basado en modelos de computación (modelos matemáticos) como en Inteligencia Artificial es un mayor conocimiento de la patología, más allá de lo que permite el ojo humano del radiólogo. El paciente ha interactuado poco con el radiólogo y apenas conoce los detalles de la elaboración del informe radiológico. QUIBIM hace este proceso más objetivo y transparente, proporcionando unos informes objetivos, adicionales al del radiólogo, más parecidos a lo que podríamos observar en un informe de análisis de sangre: ¿cuál es mi valor y cuál es el rango de normalidad? ¿Estoy dentro o fuera de rango? Podemos proporcionar este tipo de información en muchos órganos y tejidos: ¿cuál es mi volumen de sustancia gris en el cerebro? ¿Es normal? ¿Y mi hígado tiene depósitos grasos? ¿Cómo está el cartílago de mis articulaciones? ¿Debidamente hidratado?
En tu opinión, ¿cuál ha sido el principal hito en vuestro sector durante el último año?
El principal hito ha sido el cambio de tipo de cliente, reflejando por tanto la madurez del mercado: desde la fase en la que la adopción comercial de los algoritmos de inteligencia artificial para imagen médica estaba centrada en los clínicos visionarios adeptos a la tecnología, que veían en la I.A. una manera de diferenciarse hasta una segunda fase más madura en la que el principal criterio de compra es la búsqueda del valor, que es el que siguen la inmensa mayoría de clientes: ¿cómo puede mejorar esta nueva tecnología mi trabajo?.
¿Qué próximos avances para la salud vendrán de la mano de la inteligencia artificial en el futuro próximo?
Uno de los próximos avances para la salud desde el tratamiento de la imagen médica mediante inteligencia artificial vendrá dado por lo que conocemos como radiómica, ya que permitirá incrementar la precisión en el diagnóstico, la evaluación pronóstica y la predicción a la respuesta terapéutica. Gracias a la gran cantidad de datos que actualmente se están generando por la utilización de la I.A., la radiómica nos permite realizar estudios poblacionales para monitorizar la evolución de la enfermedad con el tiempo y descubrir nuevos biomarcadores de imagen que estén relacionados con los objetivos clínicos finales: supervivencia, respuesta a un tratamiento, entre otros. La radiómica, basada en un análisis multivariante de grandes cantidades de biomarcadores de imagen extraídos a partir del procesamiento de imágenes radiológicas (TC, RM, PET), nos permite encontrar la relación de los parámetros de imagen con el diagnóstico, pronóstico o eficacia terapéutica.
¿Por qué has decidido participar de nuevo el Longevity World Forum y qué idea principal te gustaría transmitir en esta ocasión?
QUIBIM está realizando una apuesta muy seria por alinear su futuro con la creación de gemelos digitales del cuerpo humano de cada uno de nosotros, alimentados con información sobre el estado de salud de los órganos obtenida a partir de las imágenes médicas. Pensamos que la imagen es la llave hacia esta salud del futuro centrada en la prevención y la monitorización periódica de cómo estamos por dentro. Desde la perspectiva más relacionada con el compromiso social, Valencia es tierra de empresas que han sido modelos de éxito en el ámbito de la salud. Tener el Longevity World Forum en la ciudad es un gran hito con mucho esfuerzo por parte de los organizadores y queremos ser partícipes del mismo.
