EUCAIM, la plataforma que 'empodera' al radiólogo para la investigación

La dificultad que tienen los grandes proyectos sobre Inteligencia Artificial e imagen médica a la hora de poder acceder a los datos clínicos, a su calidad o a replicar los resultados una vez extraída la información del dato, entre otros ejemplos, supone un gran problema para los investigadores del sector sanitario. Esta situación provocó que la Comisión Europea decidiese crear una iniciativa que pusiese de acuerdo a los cinco grandes proyectos que trabajan en este ámbito para construir guías, soluciones y métodos de una forma conjunta. Con el objetivo de que todo ese trabajo común no se perdiese, el organismo europeo creó una infraestructura estable de investigación llamada EUCAIM, que ya ha lanzado su primera plataforma, y que tiene la expectativa y realidad de dar a la comunidad de la imagen médica, “muy liderada” tanto por radiólogos, ingenieros e informáticos, soluciones reales en donde la imagen tenga un papel “importante”. 

Para conocer más en profundidad este proyecto que está previsto que su lanzamiento sea en 2027, Redacción Médica ha entrevistado al expresidente de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM) y director de la iniciativa, Luis Martí-Bonmatí, quien, junto a su compañero el catedrático Ignacio Blanquer, han detallado el funcionamiento de esta plataforma.

¿En qué estado se encuentra actualmente la iniciativa EUCAIM?

Llevamos un año de los cuatro en los que estaremos desarrollándola. De momento ya hemos creado la plataforma y en los próximos meses vamos a empezar a dotarla de casos. Transferiremos imágenes para validar su funcionalidad y esperamos, para junio de 2024, empezar su utilización para controlar cómo funcionan los flujos, guías y comités que hemos establecido.

¿En qué beneficia este proyecto a la especialidad de Radiología y cuál es su implicación?

La Radiología es muy importante en el proyecto porque es una iniciativa con imagen médica donde los radiólogos estamos en el proyecto. Hay muchos hospitales y proyectos radiológicos implicados y es una forma de empoderar al radiólogo para poder hacer investigación en este ámbito. No solo hay que tener la capacidad de utilizar las imágenes, sino tener el conocimiento de su funcionalidad, de cómo se usan y qué impacto clínico queremos tener. La Sociedad Europea de Radiología (ESR) está muy implicada en que esto tenga un papel clínico final real. Y tanto el Instituto de Investigación en Imagen como nosotros estamos muy involucrados en esa aplicabilidad clínica final

Esas son las dos implicaciones de Radiología. Hay una parte de arquitectura computacional de ingeniería e informática, y luego una parte de conocimiento de imagen, innovación y transferencia clínica e impacto real donde los radiólogos tenemos la capacidad de liderarlo, pero el proyecto está abierto a todo el mundo.

Hay un punto clave también en la participación de estos especialistas y es en el comité de acceso a esta iniciativa. Porque este comité, cuando se activan las propuestas, verá la viabilidad y pondrá comentarios y permitirá a los radiólogos definir o puntualizar en los proyectos qué aspectos son fundamentales para tenerlos en cuenta.

¿Qué supondrá que los investigadores e innovadores tengan a su disposición un gran banco de imágenes para investigación oncológica?

La brecha del conocimiento entre lo que hacemos hoy y lo que haremos dentro de seis meses es muy grande, pero lo que haremos dentro de un año es aún más amplia. Investigar en imagen médica entendemos que va a mejorar la estratificación de los pacientes para analizar, en ensayos clínicos o estudios, si el efecto de un fármaco es más o menos eficaz. Esta situación no la decidirá solo la anatomía patológica, sino también la expresión de la heterogeneidad tumoral, de la metástasis o el estado de los órganos. Entonces, la combinación entre imagen, patología y genética es lo que está impactando mucho en desarrollos y mejoras en evaluaciones y tratamientos de pacientes.

También es importante reconocer que EUCAIM nace para cáncer, pero la filosofía es no quedarse en esta enfermedad, sino que será la infraestructura en imagen. Eso quiere decir que cuando se consolide como estable, se abrirá por supuesto para Neurología con enfermedades neurodegenerativas, o en imagen de cartílago para problemas de artrosis, entre otros ejemplos.

¿Cuál es el proceso que tendrá que seguir un investigador para acceder a los datos almacenados de EUCAIM?

Todo acceso a estos datos tiene que ser con un propósito científico, de investigación o de innovación. Entonces, quien quiera acceder podrá libremente consultar datos relevantes. Si esa información existe, podrán pedir acceso a ellos, que tendrá que ir vía solicitud. Posteriormente tendrá que ser aprobada por el comité ético y tendrá que seguir una evaluación técnica.

Además, están los estudios observacionales. Ahí nuestra idea es que se puedan plantar solicitudes de proyectos que no están todavía integradas en la plataforma y que sean las propias redes de hospitales las que construyan esos datos necesarios para poder hacer la investigación.

¿Cómo podrán los hospitales participar en la infraestructura de EUCAIM?

El esquema que hay detrás de esta infraestructura es claro. Existen bancos de imágenes de proyectos de investigación que no queremos que se pierdan y vamos a integrar, pero todos los días se generan miles en Europa y muchas de ellas pueden ser relevantes para proyectos concretos. Entonces, hemos definido la vía en la que los hospitales, a través de la vía del Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EEHDS) y con el apoyo de EUCAIM para configurar su sistema intermedio de datos seudonimizados para la gestión en investigación, contribuir a esa definición de necesidades para la extracción masiva de datos que permita a los hospitales colaborar.

¿Cómo lo van a hacer? Como ellos quieran. Que eso es que vayan y vean las soluciones en local o subiendo sus datos a una nube donde puedan acceder y verlos, o transferirlos a un repositorio para poder trabajar ahí. El motivo lo definirá el proyecto y los propios participantes. Pero EUCAIM se constituye como la entidad facilitadora de la investigación, que pone recursos y que ya ha generado la arquitectura para no tener que invertir esos años de un proyecto en esas vías.

¿Cómo garantizar la seguridad de todos estos datos?

Hay dos aspectos importantes. Por un lado, esto venimos ya desarrollándolo en un proyecto previo donde las condiciones para que los hospitales subieran los datos armonizados era que pudiéramos garantizarles que el acceso se iba a restringir a los límites de nuestro centro. Es decir, que los usuarios no pudiesen descargarlos. Entonces, hemos creado una plataforma segura en la que toda la red está protegida de tal forma que los datos se procesan ‘in situ’. Se abre un entorno virtual, como si fuese tu ordenador donde se hace ese proceso, pero los datos no llegan a descargarse. Incluso copiar y pegar está limitado, no se puede. Entonces ahí garantizamos una trazabilidad. Ya tenemos esa experiencia en un proyecto anterior y eso lo trasladamos a EUCAIM.

Por otro lado, habrá casos de hospitales que digan que no quieran que sus datos sean visualizables. Entonces, los datos no salen de su entorno y se ejecuta un proceso, que ha sido auditado junto con esos datos, para hacer ese entrenamiento. Los datos no se consultan, pero sí se ve el resultado del entrenamiento. Además, dentro del consorcio tenemos expertos en ciberseguridad que van a hacer una evaluación de riesgos y de los problemas que seguramente nos harán replanificar detalles de la implementación.

EUCAIM es una herramienta que utiliza, principalmente, las soluciones que brinda la Inteligencia Artificial. ¿En qué ha mejorado o puede mejorar usar la IA en la investigación oncológica?

Técnicamente lo que quiere permitir EUCAIM es unir más datos, no solo los existentes de un proyecto, sino varios de un modelo federado. Somos conscientes de que eso tiene muchas limitaciones. Tienen que tener una cierta homogeneidad, pero por lo menos nos permitirá explorar esas situaciones y tener una validación de cómo será el impacto de utilizar datos más heterogéneos de diferentes centros.Técnicamente daremos los medios para permitirlo, y eso clínicamente tendrá otro interés.

Asimismo, EUCAIM no será una infraestructura solo para IA. También habrá proyectos que requiera soluciones estadísticas, algorítmicas, o de computación de otro nivel. Pero si queremos hacer Inteligencia Artificial, que es la herramienta más irruptiva que tenemos, necesitamos millones de datos, no solo miles, y la única forma será a través de estas grandes infraestructuras. 

Un momento de la entrevista entre el expresidente de la SERAM y director de EUCAIM, Luis Martí-Bonmatí y el periodista de Redacción Médica Guillermo Belinchón.