Jurgen Van Broeck
CEO, mAbxience
Marta Valverde
directora de investigación clínica, Konexio Biotech
Cristina López
Directora de la oficina de Barcelona y Chief Research & Development Officer, Qualipharma
El Parc Taulí Inicia Ensayo Clínico para Validar Software de IA que Detecta Cáncer de Pulmón en Radiografías
El ensayo clínico durará aproximadamente dieciséis meses.
El Parc Taulí ha comenzado en julio un ensayo clínico multicéntrico para validar Optimal XR, un software de inteligencia artificial diseñado para detectar el cáncer de pulmón en radiografías de tórax no informadas. Esta herramienta pretende evitar que nódulos pulmonares potencialmente malignos pasen desapercibidos debido a la falta de revisión por parte de radiólogos.
La innovación forma parte del proyecto Optimal Lung, un sistema de apoyo a la decisión clínica basado en inteligencia artificial, desarrollado por el Hospital Universitari Parc Taulí y el Hospital Universitari Vall d’Hebron, junto con el centro tecnológico Eurecat. El estudio, liderado por el neumólogo e investigador emérito del Institut d’Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT), Eduard Monsó, tiene como objetivo confirmar la eficacia y seguridad del algoritmo, validando su uso en un entorno hospitalario real y generando la evidencia necesaria para su futura comercialización.
El ensayo clínico durará aproximadamente dieciséis meses —diez de reclutamiento y seis de seguimiento clínico—, con un seguimiento pasivo adicional de tres años. Durante el estudio, se analizarán cerca de 3.000 radiografías de tórax en tiempo real de la base de datos del Centro de Imagen Médica Digital (CIMD) del Parc Taulí. Las radiografías serán revisadas por el algoritmo para identificar nódulos pulmonares, que luego serán confirmados por un radiólogo y, si se validan, referidos al Servicio de Neumología para un seguimiento más detallado.
El cáncer de pulmón es la principal causa de mortalidad por cáncer en todo el mundo, y en Cataluña se registraron casi 5.000 nuevos casos en 2023. La detección tardía de esta enfermedad provoca que el 80% de los cánceres de pulmón se diagnostiquen en fases avanzadas, reduciendo la tasa de supervivencia a menos del 20%. Sin embargo, una detección temprana podría aumentar esta tasa hasta un 60%.
Actualmente, la detección temprana del cáncer de pulmón es un gran desafío para la Atención Primaria, donde se realizan miles de radiografías de tórax cada año. Debido a la escasez de radiólogos especializados, muchas radiografías no se examinan con la eficiencia deseada, lo que aumenta el riesgo de no identificar nódulos pulmonares en etapas tempranas.
En respuesta a este desafío, Optimal XR se ha desarrollado para analizar masivamente radiografías de tórax, detectando casos de alto riesgo y mejorando la identificación e intervención temprana. Este software de inteligencia artificial, que utiliza tecnología de aprendizaje profundo (deep learning), procesa todas las radiografías realizadas en el hospital y selecciona aquellas con alta probabilidad de contener nódulos pulmonares.
Optimal Lung incluye dos algoritmos: Optimal XR, que se enfoca en radiografías provenientes de la Atención Primaria y los servicios de urgencia, y Optimal CT, que se centra en tomografías computacionales para cubrir todos los niveles de diagnóstico del cáncer de pulmón.
El objetivo final es implementar Optimal XR en otros hospitales, especialmente en entornos de Atención Primaria, y expandir su uso a otros países con sistemas de lectura de radiografías de tórax menos desarrollados.
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