Redacción
El debate en torno a la inteligencia artificial (IA) ha adquirido un lugar dominante en la esfera pública. Sin embargo, se lleva explorando el potencial de la inteligencia artificial para la atención a pacientes con cáncer y mejorar los resultados hace tiempo. En este contexto, el Congreso ESMO 2023, que se celebrará en Madrid del 20 al 24 de octubre, presentará sesiones específicas dedicadas a la IA. El fin de divulgar los avances en el ámbito de la computación aplicada a la oncología.
La Ley de Amara sostiene que tendemos a sobrevalorar el impacto inmediato de la tecnología y a subestimar sus efectos a largo plazo. Esto se aplica también al terreno de la atención de salud y, por ende, tecnologías emergentes como la IA, el aprendizaje automático y el análisis de grandes conjuntos de datos (‘big data’) se están incorporando de manera pausada y cautelosa en el campo de la medicina en comparación con otros sectores. Hasta el momento, las aplicaciones concretas en la práctica clínica se limitan al uso de la inteligencia artificial en la clasificación de imágenes de biopsias, mamografías y tomografías computarizadas utilizadas en el tamizaje de pacientes en busca de tumores, así como en ciertas áreas de investigación en cáncer. La implementación generalizada de estas tecnologías en investigación y práctica clínica aún está lejos de ser uniforme. Esto sugiere que existen barreras que pueden obstaculizar su adopción y los beneficios que pueden aportar en los procesos de investigación y atención oncológica. Así, se incluye la prevención, el tamizaje y la gestión del cáncer.
Se lleva explorando el potencial de la Inteligencia Artificial para la atención a pacientes con cáncer
Un estudio cualitativo presentado en el Congreso ESMO 2023 ha explorado el potencial de las tecnologías basadas en inteligencia artificial para mejorar la obtención de imágenes, el diagnóstico y la reducción de retrasos en la atención oncológica en siete países europeos. La radióloga del Instituto de Oncología Vall d’Hebron, Dra. Raquel Pérez-López, señaló que las pautas existentes para el tamizaje y diagnóstico del cáncer están bien definidas. Sin embargo, asegura que no se aplican de manera uniforme en toda Europa debido a factores económicos y culturales.
Pérez-López destacó el potencial de las soluciones basadas en Inteligencia Artificial para reforzar el tamizaje de pacientes de cáncer a partir de sus registros médicos. Afirmó que ya existen plataformas basadas en IA que pueden analizar datos recopilados de forma rutinaria en registros médicos electrónicos y en imágenes médicas, lo que podría contribuir a programas de prevención y tamizaje, identificando a las personas en riesgo de desarrollar enfermedades. No obstante, estas herramientas se utilizan de manera insuficiente por la falta de un marco legal que permita el uso de datos de pacientes.
Ya existen plataformas basadas en IA que pueden analizar datos recopilados de forma rutinaria en registros médicos electrónicos y en imágenes médicas
Controlar la IA para impulsar la investigación en el mundo real
Hay aplicaciones más abstractas, pero igualmente relevantes de la computación avanzada, que están transformando diversos aspectos de la investigación en oncología. Por ejemplo, en el ámbito de la genética del cáncer, las mutaciones identificadas en estudios genómicos se emplean para identificar pacientes aptos para terapias dirigidas mediante herramientas de Inteligencia Artificial que comparan los perfiles genéticos de miles de personas y predicen el riesgo de desarrollar cáncer. Estas tecnologías también se utilizan para analizar varios tipos de datos en estudios de evidencia del mundo real. Así, se está convirtiendo en una forma de generar pruebas como el de los cánceres raros, donde los ensayos clínicos aleatorizados tradicionales no son factibles.
La publicación de la ESMO Guidance for Reporting Oncology Real-World Evidence (GROW) se ha ocupado de las consideraciones relacionadas con la IA en este contexto. Esta guía tiene como objetivo unificar las prácticas de investigación oncológica al proporcionar recomendaciones detalladas sobre las pruebas y pasos de validación necesarios para presentar datos obtenidos en el mundo real de manera precisa y transparente. Entre estas recomendaciones se incluye el uso de algoritmos de IA para el análisis de datos en estudios del mundo real.
El redactor jefe de la revista ESMO Real World Data and Digital Oncology, Dr. Rodrigo Dienstmann, ha señalado que, en un futuro cercano, las herramientas de IA podrían revolucionar el procesamiento de datos. Podrán facilitar la obtención de datos del mundo real a partir de registros médicos de manera más eficiente.
Según el Dr. Dienstmann, la IA podrá facilitar la obtención de datos del mundo real a partir de registros médicos de manera más eficiente
Oncología digital en la práctica
La investigación en el mundo real impulsada por el análisis de datos avanzados se está volviendo cada vez más común en ensayos clínicos. Está siendo adoptada por agencias reguladoras en la autorización de nuevos medicamentos. Los profesionales de la oncología necesitarán la habilidad de interpretar con precisión este tipo de evidencia en el futuro. Se prevé que la IA desempeñe un papel cada vez más relevante en la atención clínica.
En este sentido, la revista ESMO Real World Data and Digital Oncology proporcionará una plataforma para que los médicos se adapten a la incorporación de la oncología digital en su práctica habitual. El Dr. Dienstmann subraya la necesidad de formar a los médicos para emplear estas herramientas de manera inteligente y confiada, comprendiendo sus valores y limitaciones, para que las máquinas y los profesionales puedan colaborar y lograr mejores resultados en la atención oncológica.
