Investigadores de la Universidad de Cádiz y del Hospital Puerta del Mar han desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de detectar de forma precoz la silicosis provocada por la exposición al polvo de piedra artificial. Este avance, validado clínicamente con pacientes de la provincia de Cádiz, ha sido publicado en la revista científica Computers in Biology and Medicine y puede suponer un antes y un después en el diagnóstico temprano de esta grave enfermedad profesional.
La silicosis es una patología pulmonar incurable provocada por la inhalación de partículas de sílice. Aunque históricamente ligada a la minería, en los últimos años ha emergido con fuerza entre trabajadores de la industria de la piedra artificial, especialmente en sectores como la fabricación e instalación de encimeras. La provincia de Cádiz, con una alta concentración de estos talleres, ha registrado desde 2009 una de las mayores tasas de casos a nivel mundial.
"El tema de la silicosis era prácticamente desconocido aquí. Pero desde 2009 o 2010 empezaron a aparecer casos por el uso de la piedra artificial", explica el doctor Antonio León Jiménez, jefe del Servicio de Neumología del Hospital Puerta del Mar. "Nuestra provincia tiene a fecha de hoy probablemente la mayor concentración de casos del mundo, aunque ahora mismo India o China pueden tener cifras similares".
Un sistema inteligente que detecta la silicosis antes de que dé síntomas
El nuevo sistema analiza radiografías de tórax y detecta signos tempranos de silicosis, incluso antes de que el paciente presente síntomas. Además, permite clasificar el grado de afectación pulmonar, lo que resulta clave para actuar antes de que la enfermedad avance.
"El problema de la silicosis es que no tiene tratamiento, salvo el trasplante pulmonar. La única forma de atajarla es detectar cuanto antes los primeros signos radiológicos y apartar al trabajador del foco de exposición", alerta León Jiménez. "En las fases iniciales es completamente asintomática. El trabajador no nota nada".
Este desarrollo ha sido posible gracias a la colaboración entre el grupo de investigación Atari de la Universidad de Cádiz y profesionales del Servicio Andaluz de Salud. La herramienta se basa en redes neuronales profundas entrenadas con imágenes reales de pacientes locales, muchos de ellos con seguimiento clínico de más de 15 años.
Tecnología con respaldo clínico y explicaciones visuales
El sistema no solo detecta la silicosis con una precisión superior al 90 por ciento, sino que además incorpora mecanismos de interpretabilidad que permiten a los radiólogos visualizar qué zonas de la radiografía han motivado el diagnóstico automatizado.
"Las herramientas de inteligencia artificial hoy día deben ser explicables. No basta con que acierten, tienen que justificar por qué toman las decisiones", explica Daniel Sánchez Morillo, coordinador del grupo Atari. "En este estudio, hemos contado con radiólogos que validaron visualmente que las zonas detectadas por el modelo eran coherentes con los signos de silicosis".
El modelo actual es especialmente eficaz en distinguir entre pacientes sanos y enfermos, y sigue perfeccionándose para afinar en la clasificación entre silicosis simple y fibrosis masiva progresiva, su forma más grave.
"Estamos trabajando para integrar radiografías con datos de TAC y biomarcadores en sangre, con el objetivo de crear una herramienta aún más completa. Queremos no solo facilitar el diagnóstico, sino también predecir la evolución del paciente", apunta Sánchez Morillo.
Un desarrollo andaluz con impacto directo en la salud laboral
Este proyecto forma parte de la iniciativa de excelencia People, financiada por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía. Fruto de dos décadas de colaboración entre ingenieros e investigadores clínicos, busca trasladar los avances tecnológicos directamente a la práctica sanitaria.
"El uso de piedra artificial, con hasta un 90 por ciento de sílice, sustituyó al mármol o al granito en muchas construcciones… pero sin medidas de seguridad adecuadas", recuerda León Jiménez. "Y así empezaron a llegar los primeros casos".
Aunque aún no se ha implantado oficialmente como herramienta clínica, este sistema representa un paso crucial para mejorar la prevención y el diagnóstico en un problema de salud pública que afecta ya a cientos de trabajadores en Andalucía.
"No venimos a sustituir al médico. Lo que buscamos es darle más herramientas para detectar a tiempo lo que muchas veces, visualmente, puede pasar desapercibido", concluye Sánchez Morillo.