La salud es uno de los sectores que más ha generado expectativa por el impacto de la Inteligencia Artificial (IA), donde puede ayudar desde el diagnóstico hasta el descubrimiento de nuevos fármacos. En México, el Hospital Ángeles (HA) ha acelerado el uso de la nueva tecnología de la mano de Lenovo, para la introducción de sistemas que reducen significativamente los tiempos de chequeo médico y que ofrecen una mayor cantidad de información a pacientes y doctores.
Para explotar las oportunidades de la nueva tecnología en la salud, el Hospital Ángeles comenzó la creación de AISHA, una spin-off enfocada principalmente en la medicina preventiva, que es crucial para la identificación y diagnóstico temprano de enfermedades. El nombre de la unidad es un acrónimo por Artificial Intelligence System for Human Analysis (Sistema de Inteligencia Artificial para el Análisis Humano).
Juan Pablo Reyes, director de AISHA, relató en entrevista con DPL News que la compañía buscó las tecnologías disponibles alrededor del mundo para medicina preventiva, pero al no existir sistemas previos, el grupo decidió realizar su propio desarrollo en colaboración con Nvidia y Lenovo. El modelo fue entrenado por el propio equipo de HA desde una base de datos propia, adaptada a los equipos y población, lo que aseguró relevancia tecnológica y demográfica.
Carlos Huescas, AI Product Manager de Lenovo, calificó el proyecto como muy “innovador”, al señalar que “son de los pocos proyectos que están viendo la luz de una correcta y buena implementación de la Inteligencia Artificial”. La compañía se encargó de proveer la infraestructura requerida para el funcionamiento de AISHA, lo que incluyó cuatro GPUs H100 de Nvidia, con capacidad de expansión a ocho, además de implementar una arquitectura de Nube híbrida y multinube.
Tu cuerpo en 3D y Realidad Virtual
El primer proyecto de AISHA es Maverick, un checkup de siguiente generación, basado en resonancia magnética. Reyes explicó que respecto al procedimiento tradicional, este utiliza dos nuevos componentes clave: una resonancia magnética del cuerpo completo y un proceso de volumetría impulsado con IA.
Una resonancia magnética corporal genera entre 10,000 y 11,000 imágenes, una cifra significativamente mayor en comparación con las 2,000 a 3,000 imágenes obtenidas de áreas específicas como la rodilla o la cabeza. Para que estas imágenes sean útiles, un médico especialista debe realizar una volumetría para calcular el volumen de órganos o estructuras. Según Reyes, este proceso de cálculo implica dibujar los órganos, capa por capa, para su reconstrucción en 3D, lo que podría tomarle a un radiólogo cerca de 3 horas sólo para un órgano como el hígado.
“Hacerlo de cuerpo completo era prácticamente imposible y necesitábamos crear un gemelo digital. Calculamos que [este proceso] le llevaría a un médico radiólogo 3 días de trabajo continuo sin parar, 24 horas trabajando en ello”, estimó.
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Con la colaboración de Lenovo y Nvidia, el equipo de AISHA logró procesar las 10,000 imágenes de una radiología de cuerpo completo para crear un gemelo digital con más de 290 órganos y estructuras en tan sólo 9 minutos. El modelo ya ha sido optimizado desde su primera versión cuando requería 30 minutos para procesar las imágenes, un tiempo aún significativamente menor respecto al proceso tradicional.
Para el paciente, este sistema significa que obtiene una experiencia mejorada, que incluye la posibilidad de ver su cuerpo en 3D mediante lentes de Realidad Virtual, con lo que el médico puede no solamente diagnosticar mejor cualquier posible afección, sino que el paciente tiene un mejor entendimiento de cuáles son los siguientes pasos a seguir para un tratamiento exitoso.
Para los médicos, el sistema “permite analizar muchas enfermedades”. Por ejemplo, la detección temprana de Alzheimer o demencias, mediante el chequeo rutinario de la zona hipocampal. Estudios recientes apuntan a que esta zona ubicada en el cerebro tiende a reducirse en tamaño con este tipo de enfermedades, por lo que las capacidades de AISHA permiten un diagnóstico temprano, incluso antes de que el paciente desarrolle síntomas.
Aun con el uso de la IA, Reyes destaca la participación del factor humano, ya que se utiliza la revisión de dos médicos radiólogos con subespecialidad, además de otros médicos como internistas y especialistas para poder llegar a un acuerdo y definir cuáles son los siguientes pasos con el paciente.
Reyes apunta también a múltiples beneficios para la detección de distintos tipos de cáncer, donde una resonancia magnética ya tiene una tasa de éxito de entre 4% a 5% de detección. “Entonces tiene un enfoque también hacia medicina preventiva, como la oncológica, que hoy en día está cambiando un montón de vidas y cambiando también cómo hacemos los checkups”, enfatizó el directivo.
Otros casos de uso del sistema se centran, por ejemplo, en dar una medición exacta de la grasa visceral. Según el directivo, al revelar a los pacientes que tienen tanto volumen de grasa visceral, como 200 cm3, contra un porcentaje como 20%, cambia completamente la perspectiva del paciente, con un mejor entendimiento de la gravedad del diagnóstico. El sistema también podría ayudar a dar una mejor visualización de la columna en 3D, para identificar y entender de forma adecuada padecimientos como hernias de disco.
“Cuando le explicas de esta forma al paciente, vemos que no solamente entiende mejor, sino que toma mayor responsabilidad de su salud y además mejoramos completamente los apegos a los tratamientos que está teniendo. Es decir, cambiamos todo el ecosistema de medicina preventiva”, agregó.
Caso de negocio
El desarrollo del sistema comenzó a finales de 2023, con el involucramiento de los equipos de Nvidia y Lenovo, para construir toda la arquitectura de los servidores, después de lo cual fue lanzado oficialmente en noviembre de 2024, estando listo para su comercialización en enero. “Es decir, en un año prácticamente hicimos el proceso de validación, de desarrollo, de creación de toda la arquitectura, de pruebas y de puesta en marcha”, explicó Reyes.
El lanzamiento comercial oportuno de la plataforma fue también un desafío, ya que una buena parte de los clientes de Hospital Ángeles para medicina preventiva son empresas. Estos clientes usualmente realizan la firma de contratos anuales, por lo que era crucial tener la plataforma lista en enero, de lo contrario, su comercialización se retrasaría un año completo.
En ese sentido, el directivo destacó la importancia de trabajar con proveedores como Lenovo y Nvidia, quienes cuentan con suites para negocios con soluciones rápidas de implementar. Esto permite incluso que la plataforma pueda desplegarse rápidamente a la red de Hospital Ángeles, así como “compactar la solución y poder llevarlo a otras áreas, a otras redes médicas para poder impactar a mayor número de personas”, explicó.
La solución podría integrarse al programa de Lenovo AI Innovators, que busca proyectos basados en IA para ayudar a su expansión entre otras empresas o industrias.
“Lo que nosotros queremos particularmente con AISHA es evaluar la factibilidad de integrar esta solución a nuestro programa de AI Innovators y que sea una solución disponible, por ejemplo, para algún hospital que quiera tener algo similar con licencia de AISHA, en alguna otra región del mundo”, agregó Huescas. El propósito del programa es “compartir casos que han sido exitosos y que pueden ser replicables en alguna otra geografía a través de nuestra línea de distribución”, concluyó.