Neumología usa la IA para abordar mejor la apnea de sueño

La apnea obstructiva del sueño es un trastorno respiratorio muy frecuente y que consume muchos recursos sanitarios en los servicios de Neumología de cualquier hospital. Es una enfermedad que se caracteriza por provocar pausas en la respiración durante el sueño, interfiriendo en el descanso y aumentando a largo plazo el riesgo padecer de enfermedades vasculares (como ictus), diabetes y otros problemas de salud graves. Solo en el área sanitaria de Vigo se detectan al año unos 2.000 pacientes con sospecha de padecer esta dolencia y cada uno de ellos necesita entre dos y cuatro consultas adicionales para completar el estudio, indicar el tratamiento y seguir la evolución. Además, actualmente hay 10.000 pacientes que reciben en su domicilio un tratamiento CPAP (ventilación mecánica), lo que se traduce en un coste que ronda los 2 millones de euros. 

Conscientes de esta realidad, neumólogos e ingenieros del Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur colaboran en la búsqueda de herramientas que permitan manejar de manera más eficiente esta patología y lo hacen apoyándose en las ventajas de la Inteligencia Artificial. Quieren optimizar el diagnóstico y el tratamiento, integrando en la tarea tanto a la Atención Primaria como a las Unidades de Trastornos Respiratorios del Sueño.

Neumovigo es un grupo clínico pionero en Galicia al integrar la Inteligencia Artificial en la predicción, manejo y gestión de enfermedades respiratorias. Uno de los proyectos que llevan a cabo y que atañe precisamente a la apnea del sueño recibe el nombre de Diosa. Está liderado por la neumóloga María Torres y el doctor ingeniero industrial Manuel Casal, que lograron financiación del Instituto de Salud Carlos III. Consiste en desarrollar un sistema inteligente de soporte a la decisión clínica, que ya despertó el interés de hospitales, empresas y farmacéuticas con los que se mantienen en contacto. Tienen tres años de plazo y la iniciativa comenzó en fecha reciente. El trabajo se apoya en una amplia base de datos de pacientes, con información clínica y demográfica de los últimos diez años.

El objetivo que persiguen es identificar a los pacientes que tienen más riesgo de padecer una apnea del sueño y estratificarlos en función del riesgo que tiene cada uno de ellos para optimizar y priorizar la realización de pruebas diagnósticas, como explica María Torres. De esta forma los que tienen más riesgo de tener una enfermedad grave se tratarían de forma precoz y los que se sabe que son de bajo riesgo o que no van a tener apnea podrían esperar o incluso se podría ver que no tendrían que realizar determinadas pruebas. En una segunda fase del proyecto tratarán de optimizar el seguimiento de los pacientes que están en tratamiento y para ello la herramienta tendrá que identificar precozmente problemas que pueda haber en el tratamiento para resolverlas y mejorar la adherencia de los pacientes.

Ahora los médicos analizan los síntomas, que son muy inespecíficos (cansancio, somnolencia), las comorbilidades y otras circunstancias del paciente para establecer las prioridades. La Inteligencia Artificial podría ofrecer un apoyo importante en esta tarea.