{"id":506739,"date":"2026-04-19T19:25:15","date_gmt":"2026-04-19T19:25:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/506739\/"},"modified":"2026-04-19T19:25:15","modified_gmt":"2026-04-19T19:25:15","slug":"de-millones-de-imagenes-medicas-una-infima-cantidad-se-usa-para-generar-nuevo-conocimiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/506739\/","title":{"rendered":"De millones de im\u00e1genes m\u00e9dicas, una \u00ednfima cantidad se usa para generar nuevo conocimiento"},"content":{"rendered":"

Pablo Malo Segura<\/strong>
Ana Fern\u00e1ndez Ag\u00fcero \/ Gabriela V\u00e1zquez Vegas (fotograf\u00edas y v\u00eddeo)
<\/strong>La sanidad genera cada a\u00f1o m\u00e1s de mil millones de im\u00e1genes m\u00e9dicas en Europa, pero menos del 0,01% se reutiliza con fines de investigaci\u00f3n o innovaci\u00f3n. El Dr. Luis Mart\u00ed-Bonmat\u00ed<\/strong>, presidente de la Fundaci\u00f3n Imaging<\/a> y coordinador cient\u00edfico del proyecto Eucaim,<\/a> destaca en un nuevo episodio del videopodcast de iSanidad la necesidad de aprovechar mejor estos datos. \u00abHay una disociaci\u00f3n entre lo que hacemos en la pr\u00e1ctica asistencial y lo que empleamos luego para poder mejorar la medicina. De millones de im\u00e1genes m\u00e9dicas, una \u00ednfima cantidad se usa para generar nuevo conocimiento<\/strong>\u00bb, lamenta.<\/p>\n

Esto, asegura, se debe a dos grandes cuellos de botella<\/strong>: la falta de digitalizaci\u00f3n del sistema, que est\u00e1 mejorando en los \u00faltimos a\u00f1os, y un problema que califica como intelectual. \u00abLa medicina no es s\u00f3lo diagnosticar y tratar a los pacientes. Tanto los profesionales como las administraciones debemos garantizar que ese conocimiento mejora continuamente<\/strong> empleando la informaci\u00f3n que se genera todos los d\u00edas\u00bb, afirma el expresidente de la Sociedad Espa\u00f1ola de Radiolog\u00eda M\u00e9dica<\/a> (Seram<\/strong>).<\/p>\n

Dr. Mart\u00ed-Bonmat\u00ed: \u00abEl gran reto es que el Espacio de Datos sea homog\u00e9neo e interoperable y que la investigaci\u00f3n se realice en condiciones de calidad y reproducibilidad\u00bb<\/p>\n

Para que eso sea posible, no basta con acumular datos. Hace falta que sean homog\u00e9neos, comparables y fiables<\/strong>. La variabilidad que existe entre equipos, protocolos y niveles de calidad dificulta que los resultados puedan interpretarse con seguridad y trasladarse despu\u00e9s a la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. \u00abEn los \u00faltimos a\u00f1os hemos trabajado mucho en armonizar los datos para que puedan ser comparables y ya sabemos como hacerlo<\/strong>. El gran reto ahora es lograr que el Espacio de Datos de Salud sea homog\u00e9neo e interoperable y que la investigaci\u00f3n se realice en condiciones de calidad y reproducibilidad, para que confiemos en los resultados\u00bb, asegura.<\/p>\n

<\/a>
\nEucaim, una infraestructura estable de investigaci\u00f3n con imagen m\u00e9dica en Europa\u00a0<\/strong><\/p>\n

\"\"El proyecto Eucaim<\/strong>, una infraestructura digital federada europea para la investigaci\u00f3n en c\u00e1ncer basada en im\u00e1genes m\u00e9dicas,\u00a0se puso en marcha en enero de 2023 y el Dr. Bonmat\u00ed coordina cient\u00edficamente. \u00abGracias a la mejor\u00eda en el Espacio Europeo de Datos de Salud para uso asistencial, podemos beneficiarnos del uso secundario para la investigaci\u00f3n y hacer que Europa sea un \u00fanico entorno con acceso masivo a datos<\/strong>. Eucaim es el ejercicio de la Uni\u00f3n Europea para que todos los datos de calidad que se generan en proyectos de investigaci\u00f3n no se pierdan <\/strong>y puedan ser reutilizados por otras comunidades cient\u00edficas\u00bb, subraya.<\/p>\n

En este sentido, resalta que es fundamental entrenar bien las soluciones de inteligencia artificial<\/strong> con el fin de conseguir reproducibilidad, exactitud y fiabilidad en los resultados. Para ello, tienen que exponerse a millones de casos, im\u00e1genes y pacientes. \u00abEstamos en el \u00faltimo a\u00f1o del proyecto y Eucaim va a quedar como una infraestructura estable de investigaci\u00f3n con imagen m\u00e9dica en Europa<\/strong> compartiendo datos y creando comunidades de investigadores y tambi\u00e9n soluciones inform\u00e1ticas de inteligencia artificial, principalmente de ciencia en abierto<\/strong>\u00bb, afirma.<\/p>\n

\u00abLa mejor forma de saber c\u00f3mo est\u00e1 expres\u00e1ndose una lesi\u00f3n es analiz\u00e1ndola por imagen. Con computaci\u00f3n, inteligencia artificial y estas infraestructuras podremos precisar cu\u00e1l es el tratamiento que necesita cada persona en su proceso\u00bb<\/p>\n

Mart\u00ed-Bonmat\u00ed se\u00f1ala que la plataforma, que ya est\u00e1 en funcionamiento, cuenta con 300 usuarios y re\u00fane millones de im\u00e1genes. Adem\u00e1s, ha logrado el respaldo de 20 pa\u00edses europeos<\/strong> para establecerse como una entidad jur\u00eddica y consolidarse como una infraestructura estable. \u00abHemos conseguido que se quede en Espa\u00f1a. Hay muy pocas infraestructuras que est\u00e1n aqu\u00ed y esta ser\u00e1 una de ellas\u00bb, resalta.<\/p>\n

Gran parte del n\u00facleo central de Eucaim se encuentra en Valencia <\/strong>con diversos actores involucrados: la Universidad Polit\u00e9cnica de Valencia, con el I3M; Quibim, empresa dedicada a inteligencia artificial e imagen m\u00e9dica; S2 Grupo, compa\u00f1\u00eda centrada en ciberseguridad; y el Instituto de Investigaci\u00f3n Sanitaria La Fe (IIS La Fe). \u00abLa Fundaci\u00f3n Imaging surge para poner en valor la imagen m\u00e9dica<\/strong>, favorecer el emprendimiento, dar difusi\u00f3n a todos los avances y facilitar el despliegue de esa infraestructura<\/strong> en Espa\u00f1a y, en concreto, en Valencia\u00bb, resalta.<\/p>\n

Inteligencia artificial y retos regulatorios<\/strong><\/p>\n

El presidente de la Fundaci\u00f3n Imaging considera que la imagen m\u00e9dica ha liderado buena parte de los avances m\u00e1s tangibles de la IA en medicina<\/strong>, desde la identificaci\u00f3n de \u00f3rganos o la delimitaci\u00f3n de lesiones hasta la posibilidad de extraer patrones y ayudar a personalizar mejor los tratamientos. \u00abLa mejor forma de saber c\u00f3mo est\u00e1 expres\u00e1ndose una lesi\u00f3n es analiz\u00e1ndola por imagen<\/strong>. Con computaci\u00f3n, inteligencia artificial y estas infraestructuras podremos precisar cu\u00e1l es el tratamiento que necesita cada persona<\/strong> en su proceso\u00bb, se\u00f1ala. Este conocimiento tambi\u00e9n se podr\u00e1 utilizar para optimizar el tratamiento de enfermedades neurodegenerativas, inflamatorias o cardiovasculares.<\/p>\n

\"\"Junto al potencial de la tecnolog\u00eda, Bonmat\u00ed aborda la situaci\u00f3n de la gobernanza del dato<\/strong>. En su opini\u00f3n, el gran desaf\u00edo est\u00e1 en encontrar un equilibrio entre privacidad, seguridad, regulaci\u00f3n y utilidad cl\u00ednica<\/strong>, evitando que la complejidad normativa retrase la llegada de avances al paciente. \u00abEl objetivo final no es tener una regulaci\u00f3n perfecta, sino que sea \u00fatil para el paciente<\/strong>. Si nos entretenemos gestionando y regulando, vamos a retrasar esas implantaciones\u00bb, advierte.<\/p>\n

\u00abEl objetivo final no es tener una regulaci\u00f3n perfecta, sino que sea \u00fatil para el paciente\u00bb<\/p>\n

El Dr. Mart\u00ed Bonmat\u00ed destaca que las im\u00e1genes m\u00e9dicas permiten detectar lesiones antes de que aparezcan s\u00edntomas<\/strong>, porque, si se espera a que estos se manifiesten, \u00abla enfermedad ha crecido o las lesiones ya son muy grandes\u00bb. En este sentido, defiende que, del mismo modo que nadie cuestiona las ventajas de los programas de cribado en c\u00e1ncer de mama, pulm\u00f3n o pr\u00f3stata, tambi\u00e9n resultar\u00eda razonable extender esta estrategia a la detecci\u00f3n precoz de otras lesiones antes de que aparezcan. \u00abHacer que la imagen se adelante en el tiempo nos permite tratar mejor o cambiar h\u00e1bitos de vida<\/strong> que van a mejorar la salud de los pacientes y no hacer la medicina de hace 50 a\u00f1os de tratar solo las enfermedades\u00bb, apunta.<\/p>\n

Asimismo, subraya que, cuando el paciente ya est\u00e1 enfermo, resulta esencial conocer con la mayor precisi\u00f3n posible qu\u00e9 le ocurre<\/strong>, lo que exige invertir en equipamientos capaces de ofrecer la mejor imagen disponible, as\u00ed como en soluciones computacionales y de inteligencia artificial que faciliten su interpretaci\u00f3n. Estas herramientas, a\u00f1ade, ayudan a detectar cambios relevantes, seleccionar los tratamientos m\u00e1s adecuados y guiar mejor al paciente<\/strong> a lo largo de su proceso asistencial. \u00abEntre todos, ingenieros, m\u00e9dicos, cient\u00edficos de datos, gestores, tenemos que hacer que cada vez haya m\u00e1s ciudadanos libres de enfermedad y menos pacientes con enfermedades incurables\u00bb<\/strong>, concluye.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Pablo Malo SeguraAna Fern\u00e1ndez Ag\u00fcero \/ Gabriela V\u00e1zquez Vegas (fotograf\u00edas y v\u00eddeo)La sanidad genera cada a\u00f1o m\u00e1s de…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":506740,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[92],"tags":[3297,56,25,24,101178,165,101179,1294,2667,49345,166,23,30398],"class_list":["post-506739","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-salud","tag-a1","tag-datos","tag-es","tag-espana","tag-fundacion-imaging","tag-health","tag-imagen-medica","tag-investigacion","tag-podcast","tag-radiologia","tag-salud","tag-spain","tag-videopodcast"],"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@es\/116433015844192690","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/506739","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=506739"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/506739\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/506740"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=506739"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=506739"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=506739"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}