Paula Baena
La inteligencia artificial (IA) es ya una herramienta clave en oncología, con un impacto notable en la reducción de errores diagnósticos. «Mencionamos el caso del cáncer de mama, en el que se mejora el diagnóstico en un 20%», afirma Alfonso Martínez, CEO de Incepto, en una entrevista para iSanidad. Este avance supone una ayuda crucial para los radiólogos, que ahora cuentan con herramientas que no solo detectan lesiones esperadas, sino también aquellas que podrían pasar desapercibidas. «Un algoritmo de inteligencia artificial no se cansa, son máquinas que están trabajando de forma continua», añade Martínez.
El crecimiento de esta tecnología es imparable. Según Martínez, «en los próximos cinco o diez años, todos los hospitales de España, de Europa y a nivel mundial utilizarán algoritmos de inteligencia artificial». Además, en oncología, la IA no solo mejora el diagnóstico, sino también la planificación y el seguimiento de los tratamientos.
Dr. Wals: «El seguimiento del tratamiento ha mejorado con sistemas que analizan imágenes y biomarcadores digitales en tiempo real»
Según el Dr. Amadeo Wals, coordinador de S-Aidro, la plataforma interdisciplinar de IA de la Sociedad Española de Oncología Radioterápica (SEOR), «los algoritmos de deep learning han mejorado la segmentación de órganos y tumores, reduciendo la variabilidad y optimizando la dosis, minimizando la toxicidad en tejidos sanos». La radioterapia adaptativa basada en IA permite ajustar los tratamientos en tiempo real, lo que supone una gran ventaja para los pacientes oncológicos. A su vez, el Dr. Wals subraya que «el seguimiento del tratamiento ha mejorado con sistemas que analizan imágenes y biomarcadores digitales en tiempo real», lo que facilita detectar signos tempranos de progresión y ajustar las terapias de manera oportuna.
El cáncer de pulmón, primera causa de muerte por cáncer en España, es un claro ejemplo de cómo la IA puede marcar la diferencia. Bernard Gaspar, presidente de la Asociación Española de Afectados de Cáncer de Pulmón (AEACaP), incide en que «la detección temprana es fundamental para mejorar el pronóstico, aumentar la supervivencia y asegurar una mejor calidad de vida».
La IA, herramienta clave en la detección temprana del cáncer de pulmón
Sin embargo, Gaspar también expone las dificultades actuales, pues «el sistema nacional de salud, aún siendo uno de los mejores, adolece de muchas deficiencias, sobre todo en la inequidad entre comunidades autónomas». El presidente señala que, a pesar de que existen circuitos rápidos, la falta de especialistas provoca que los pacientes, en ocasiones, enfrenten largos tiempos de espera.
Así, la IA podría ser parte de la solución a esta inequidad, al agilizar los diagnósticos y mejorar la precisión. «Con estas herramientas de inteligencia artificial, se pueden hacer predicciones sobre cómo determinados tratamientos funcionan en determinados pacientes, lo que ayuda a paliar los efectos adversos de la enfermedad», explica Gaspar. También destaca la importancia de combinar prevención primaria, como reducir el tabaquismo, con prevención secundaria mediante programas de cribado, donde la IA puede tener un papel crucial.
Los pacientes, asegura, «quieren que los tiempos de espera al tratamiento sean lo más reducidos posible, porque el estado emocional genera mucho miedo, ansiedad y estrés». Por ello, reclama que, «si el diagnóstico no es precoz, que al menos sea preciso, porque un diagnóstico preciso permite un tratamiento adecuado y aumenta la supervivencia”.
Bernard Gaspar: «Un diagnóstico preciso permite un tratamiento adecuado y aumenta la supervivencia”
No obstante, esta implementación de la IA en oncología no está exenta de desafíos. El Dr. Wals advierte que «la aplicación del aprendizaje automático en la medicina implica varios aspectos importantes, como la procedencia de los datos, la privacidad de los pacientes y los sesgos en el aprendizaje». Además, la integración de estos modelos en los flujos clínicos requiere grandes bases de datos bien anotadas y estandarizadas, así como inversión en infraestructura y formación del personal. «Es crucial validar estos sistemas mediante ensayos clínicos antes de su adopción generalizada», añade el Dr. Wals.
Para ello, Incepto, empresa del sector, trabaja para que esta adopción sea sencilla y efectiva. «Desde Incepto hemos desarrollado una metodología de trabajo orientada a los servicios para adoptar la tecnología y hacer la gestión del cambio. Tenemos un equipo local en España de consultores que da soporte una vez que los algoritmos están instalados», explica Martínez. Así, detalla cómo su tecnología no solo apoya al radiólogo en la detección, sino también en la generación automática de informes estructurados, agilizando todo el proceso desde la llegada del paciente al hospital hasta la integración del diagnóstico en su historial clínico. El futuro de la oncología está cada vez más ligado a la inteligencia artificial. Un futuro donde, asegura, «los algoritmos no buscan sustituir al médico, sino apoyarlo en la toma de decisiones».
