Dr. James Tudor, MD, VP de Inteligencia Artificial en XCath – Serie de Entrevistas

Dr. James Tudor, MD, lidera la integración de la inteligencia artificial en los sistemas robóticos de XCath. Impulsado por una pasión por la convergencia de la tecnología y la medicina, entusiastamente equilibra sus roles como radiólogo practicante, profesor asistente de Radiología en la Facultad de Medicina de Baylor y investigador de inteligencia artificial.

Fundada en 2017, XCath es una startup centrada en avances en robótica médica, nanorrobótica y ciencia de materiales. La empresa desarrolla sistemas robóticos endovasculares de última generación y guías deflectables dirigibles destinados a tratar trastornos cerebrovasculares y otras condiciones médicas graves.

Dr. Tudor, ¿qué inicialmente despertó su interés en la intersección de la inteligencia artificial y la medicina, particularmente en el campo de la radiología?

En 2016, mientras comenzaba mi residencia en radiología, el AlphaGo de DeepMind derrotó al campeón mundial de Go, Lee Sedol. La capacidad de AlphaGo para comprimir y abstraer las vastas complejidades del Go, un juego con más posiciones posibles en el tablero que átomos en el universo observable, capturó mi imaginación. Emocionado por el potencial de la inteligencia artificial para transformar la radiología y la medicina en general, me sumergí de lleno en la inteligencia artificial. Durante la residencia, pasaba mis noches y fines de semana haciendo proyectos de inteligencia artificial.

¿Puede contarnos más sobre su trayectoria desde la escuela de medicina hasta convertirse en el VP de Inteligencia Artificial en XCath? ¿Qué lo motivó a perseguir la integración de la inteligencia artificial en la robótica sanitaria?

Mi camino profesional ha tenido algunos giros inesperados. Después de terminar mi residencia en radiología, quería dedicar más tiempo a la inteligencia artificial y sus aplicaciones comerciales. Me uní a una startup de robótica de fitness, fundada por Eduardo Fonseca, quien ahora es el CEO de XCath. Fue una experiencia formativa, pero nunca anticipé que me llevaría por el camino del tratamiento de accidentes cerebrovasculares con telerrobótica endovascular.

Hace alrededor de una década, se produjo una revolución en el tratamiento de accidentes cerebrovasculares agudos. El estándar de cuidado solía ser un medicamento llamado tPA que rompía el coágulo. En 2015, los ensayos clínicos demostraron la superioridad de la extracción directa del coágulo de las arterias cerebrales mediante la navegación de guías y catéteres diminutos dentro de la vasculatura arterial, un procedimiento llamado trombectomía mecánica. A pesar de que el procedimiento es notablemente efectivo para los accidentes cerebrovasculares de gran vaso, menos del 40% de la población de EE. UU. tiene acceso a él. Hay un número limitado de centros de accidentes cerebrovasculares, generalmente limitados a áreas urbanas, que tienen especialistas que pueden realizar el procedimiento. A nivel global, las estadísticas son aún más desalentadoras: menos del 3% del mundo tiene acceso.

La misión de XCath es aumentar el acceso a la trombectomía mecánica con un modelo de centro y radios, donde los especialistas pueden brindar atención de accidentes cerebrovasculares de expertos a distancia con telerrobótica endovascular desplegada en regiones sin acceso.

Eduardo me preguntó cómo la inteligencia artificial podría aumentar la seguridad del sistema telerrobótico. Estaba tan curioso que pasé unas semanas investigando, teniendo conversaciones con intervencionistas y aprendiendo sobre el telerrobótico. La misión y el impacto humanitario potencial son tan convincentes que tuve que responder a esa llamada a las armas.

¿Cómo sus experiencias como radiólogo académico dieron forma a su enfoque para integrar la inteligencia artificial en dispositivos médicos?

Enseñar a residentes de radiología ha afilado mi capacidad para explicar ideas complejas de manera clara, lo cual es clave cuando se conecta la tecnología de inteligencia artificial con su uso en el mundo real de la atención médica. También me mantiene en la tierra en los desafíos que enfrentan los médicos, lo que me ayuda a diseñar soluciones de inteligencia artificial que son prácticas y fáciles de usar desde el punto de vista clínico.

Como VP de Inteligencia Artificial en XCath, ¿cuáles son algunos de los desafíos clave que enfrentó al integrar la inteligencia artificial en los sistemas robóticos de XCath? ¿Cómo los superó?

Integrar la inteligencia artificial en la robótica quirúrgica presenta un desafío en forma de U. Las mayores dificultades se encuentran al principio —adquirir y gestionar datos— y al final —integrarlos en un paquete de software incrustado—. En comparación, el entrenamiento real de los modelos de inteligencia artificial es relativamente sencillo.

Adquirir datos médicos es desafiante, pero afortunadamente, logramos establecer excelentes asociaciones de intercambio de imágenes. Implementar los modelos para uso clínico requiere orquestar los esfuerzos de varios equipos, incluyendo inteligencia artificial, Calidad, Software, UI/UX y ingenieros robóticos, todo mientras se valida constantemente con el equipo clínico que la solución es útil y efectiva. Con tantas partes móviles, el éxito depende en última instancia de tener equipos dedicados y de alto rendimiento que se comuniquen con frecuencia y de manera efectiva.

¿Podría elaborar sobre cómo la inteligencia artificial mejora las capacidades de los sistemas robóticos endovasculares de XCath? ¿Qué papel juega la inteligencia artificial en la mejora de los resultados de los pacientes?

Los algoritmos de inteligencia artificial pueden servir como un maestro y asistente constantes, disminuyendo la carga cognitiva y elevando a todos los proveedores para brindar una atención de clase mundial. La inteligencia artificial puede proporcionar retroalimentación intraoperatoria y postoperatoria, acelerando el proceso de entrenamiento y adopción de la robótica endovascular. Nuestro objetivo es hacer que el sistema sea tan efectivo y accesible que otros especialistas intravasculares, como radiólogos intervencionistas y cardiólogos intervencionistas, puedan ser entrenados para brindar atención de accidentes cerebrovasculares agudos con el robot.

Además, los algoritmos incrustados localmente pueden proporcionar un nivel adicional de seguridad contra ciberataques y fallos de red, ya que anticipan la ruta esperada de un procedimiento y pueden alertar y pausar el procedimiento en caso de lo inesperado.

Al final del día, no queremos quitar el control del intervencionista, sino aumentar sus capacidades para que cada paciente pueda estar seguro de que recibe una atención de clase mundial.

¿Cómo aborda la tecnología impulsada por inteligencia artificial de XCath las complejidades de la navegación de la vasculatura humana durante los procedimientos endovasculares?

El Sistema Robótico Endovascular de XCath representa un gran avance en medicina de precisión, diseñado para navegar la vasculatura humana intrincada con precisión submilimétrica. Nuestro sistema está diseñado para minimizar la variabilidad del procedimiento y mejorar el control sobre varios dispositivos endovasculares a través de una consola de control intuitiva.

Además, el Sistema de Guía Deflectable ElectroSteer de XCath, la primera guía inteligente deflectable controlada electrónicamente del mundo, cuenta con una punta deflectable diseñada para navegar anatomías vasculares complejas y ángulos de vaso desafiantes.

La inteligencia artificial mejorará aún más las capacidades de navegación con modelos de visión computacional y planificación de ruta incrustados localmente. Estos modelos juegan un papel crucial a la hora de reducir la carga cognitiva de los intervencionistas durante los procedimientos, asistiendo con el análisis y mejora de imágenes en tiempo real y proporcionando salvaguardias a través de la autonomía paralela.

XCath logró un hito significativo con la primera demostración de trombectomía mecánica telerrobótica del mundo. ¿Podría compartir sus perspectivas sobre el papel de la inteligencia artificial en este procedimiento innovador?

Usamos una versión anterior del robot para ese logro innovador, así que la inteligencia artificial no jugó un papel. Sin embargo, es un hito increíble que senta las bases para la integración futura de la inteligencia artificial en procedimientos telerrobóticos.

En esta demostración en vivo, el Dr. Vitor Pereira realizó un procedimiento de trombectomía desde Abu Dabi en un paciente simulado en Corea del Sur, extrayendo un coágulo de sangre en el cerebro en cuestión de minutos. Estuvimos emocionados con los resultados de la demostración telerrobótica, que encontró baja latencia y conexión confiable entre el controlador robótico ubicado en Abu Dabi y el dispositivo robótico en Corea del Sur. Proyectamos redes de tele-accidente cerebrovascular regionales, pero fuimos al extremo para demostrar las capacidades de la tecnología.

¿Qué cree que es el futuro de la cirugía telerrobótica en el tratamiento de condiciones neurovasculares agudas, y cómo se está preparando XCath para liderar en este espacio?

Justificar la necesidad de la cirugía telerrobótica en muchos escenarios médicos puede ser desafiante, especialmente cuando un cirujano está disponible o es factible transferir al paciente. Sin embargo, en el contexto del tratamiento de accidentes cerebrovasculares, donde cada minuto cuenta y las neuronas se pierden rápidamente, las intervenciones telerrobóticas se vuelven cruciales.

XCath está única y exclusivamente posicionada para pionera la cirugía telerrobótica, centrándose inicialmente en el tratamiento de accidentes cerebrovasculares. Nuestro enfoque aborda la necesidad crítica de intervención rápida en áreas con acceso limitado a atención especializada. Una vez que hayamos abordado con éxito este desafío, creo que allanará el camino para soluciones telerrobóticas en otras emergencias médicas de tiempo crítico. Además, dada la precisión extrema de los controles robóticos, hay un potencial para usar el robot localmente para realizar cirugías técnicamente difíciles, como reparaciones de aneurismas.

¿Hacia dónde ve el futuro de la inteligencia artificial en la atención médica, particularmente en relación con los sistemas robóticos y los procedimientos minimamente invasivos?

La inteligencia artificial tiene un potencial inmenso para revolucionar la atención médica. La primera ola de aplicaciones de inteligencia artificial se ha centrado principalmente en la triage y mejoras de eficiencia. Hemos visto avances significativos en radiología, particularmente en la señalización de casos urgentes o la automatización de la adquisición de mediciones. También estoy emocionado sobre la documentación automática de registros médicos. Un desafío actual es que los médicos a menudo pasan más tiempo documentando frente a computadoras que interactuando con pacientes. Anticipo el desarrollo de sistemas que puedan documentar interacciones con pacientes o cirugías en tiempo real, liberando valioso tiempo de los médicos. En el ámbito de la robótica, la inteligencia artificial desempeñará un papel crucial en la asistencia y supervisión, mejorando así la consistencia y la calidad de la atención.

En el futuro predecible, la inteligencia artificial aumentará, pero no reemplazará a los cirujanos. La implementación de la autonomía paralela en los sistemas robóticos mejorará significativamente la seguridad y la eficiencia de los procedimientos.

Como alguien profundamente involucrado en la investigación de inteligencia artificial, ¿qué avances en inteligencia artificial cree que tendrán el impacto más significativo en el desarrollo de dispositivos médicos en la próxima década?

En los últimos años, hemos presenciado una ola de modelos de aprendizaje profundo supervisado que han recibido la aprobación de la FDA y están comenzando a cumplir su promesa de transformar la atención médica. Una ola de aplicaciones de inteligencia artificial generativa probablemente dominará los próximos años. La inteligencia artificial agente, en comparación, está en su infancia, pero tiene un mayor potencial. A medida que la inteligencia artificial evoluciona rápidamente, es muy probable que veamos sistemas multiagentes que puedan diagnosticar y tratar en tiempo real. Habrá obstáculos regulatorios adicionales para estos agentes cuyas acciones son tanto opacas como probabilísticas. Sin embargo, la necesidad global impulsará la adopción. En Ruanda, la empresa Zipline está utilizando drones voladores para entregar suministros médicos vitales dentro de minutos en todo el país. De manera similar, en lugares que carecen de acceso a recursos médicos, la ecuación de riesgo/beneficio es muy diferente y probablemente impulsaría a estos países a saltar por encima del mundo desarrollado en la implementación de dispositivos médicos de inteligencia artificial multiagente.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar XCath.