Redacción
La Sociedad Europea de Oncología Médica (ESMO) ha presentado durante su congreso anual la Guía ESMO sobre el uso de modelos lingüísticos a gran escala (LLM) en la práctica clínica (Elcap en sus siglas en inglés). Supone el primer conjunto estructurado de recomendaciones para incorporar los modelos lingüísticos de inteligencia artificial (IA) a la oncología de forma segura y eficaz.
La guía se ha publicado en la revista Annals of Oncology, revisada por pares de ESMO. El texto identifica las oportunidades y riesgos variables en función del usuario, ya sean pacientes, médicos o instituciones. Dependiendo del perfil, basa las recomendaciones clínicas en una estructura de tres tipos, traduciendo los principios de alto nivel en 23 declaraciones de consenso para la práctica diaria.
El primero de esos tipos se refiere a las aplicaciones dirigidas a los pacientes. Es decir, soluciones como chatbots para la educación y el apoyo a los síntomas, complementarios a la atención clínica y que funcionen dentro de vías supervisadas con una escalada conversacional explícita, pero que a su vez cuente con una robusta protección de datos.
El manual establece tres categorías de aplicaciones: las dirigidas a pacientes, a profesionales sanitarios y las que se integran en sistemas institucionales
En un segundo escalón están aquellas herramientas destinadas a los profesionales sanitarios. Por ejemplo, aquellas que ayudan a la toma de decisiones, la documentación y la traducción, pero que al mismo tiempo requieren una validación formal, transparencia en sus limitaciones y una responsabilidad humana explícita por las decisiones clínicas.
Por último, está la categoría que engloba los sistemas institucionales de soporte integrados en los registros sanitarios electrónicos para tareas como la extracción de datos, los resúmenes automatizados y la correspondencia de ensayos clínicos. De esos sistemas se destaca que requieren pruebas previas a su implementación, un seguimiento continuo de los sesgos y los cambios en el rendimiento, una gobernanza institucional y una revalidación cuando cambian los procesos o las fuentes de datos. Sobre los médicos recae la responsabilidad de vigilar cuándo funcionan estos sistemas en su entorno, para evaluar y medir el impacto de la interoperabilidad y las medidas de privacidad desde el propio diseño de la solución.
Un marco “pragmático y específico” en oncología
“La prioridad de la ESMO es garantizar que la innovación se traduzca en beneficios cuantificables para los pacientes y en soluciones viables para los médicos. Con Elcap, la ESMO proporciona un marco pragmático y específico para la oncología que adopta la IA al tiempo que mantiene la responsabilidad clínica, la transparencia y una sólida protección de los datos”, detalla Fabrice André, presidente de ESMO.
La presentación de esta guía coincide con una sesión sobre ChatGPT y la atención oncológica en el Congreso ESMO 2025 en Berlín, lo que pone de manifiesto el papel cada vez más importante de la IA en la oncología. Como ocurre con otros entornos, la fiabilidad de los resultados depende de la integridad y la corrección de los datos introducidos. Por eso, la figura del oncólogo es clave a la hora de cubrir esas lagunas en la documentación clínica o las consultas parciales de los pacientes que, posteriormente, pueden dar lugar a respuestas inexactas o engañosas, aspecto que aumenta si cabe la importancia de supervisar y diseñar vías de escalamiento claras.
Lo que analiza Elcap son los LLM de asistencia que funcionan bajo supervisión humana, apoyando a los médicos mediante el suministro de información o la redacción de contenidos, en lugar de realizar acciones independientes. “Reconoce que el valor de los modelos lingüísticos depende de quién los utilice”, corrobora Miriam Koopman, presidenta del Grupo de Trabajo sobre Datos del Mundo Real y Salud Digital de la ESMO y coautora del artículo.
Elcap fue desarrollado entre noviembre de 2024 y febrero de 2025 por un panel internacional de 20 miembros que abarcaba los campos de la oncología, la IA, la bioestadística, la salud digital, la ética y la perspectiva del paciente
Koopman añade que “al distinguir entre los sistemas orientados al paciente, los orientados al médico y los institucionales de soporte, establecemos expectativas para cada contexto: vías supervisadas para los pacientes, herramientas validadas y transparentes para los médicos y sistemas bien gestionados y supervisados continuamente integrados en los registros sanitarios electrónicos”.
En cuanto a la metodología, Elcap fue desarrollado entre noviembre de 2024 y febrero de 2025 por un panel internacional de 20 miembros que abarcaba los campos de la oncología, la IA, la bioestadística, la salud digital, la ética y la perspectiva del paciente, convocado por el Grupo de Trabajo sobre Datos del Mundo Real y Salud Digital de ESMO.
“Al mismo tiempo, la guía reconoce la rápida aparición de modelos de IA autónomos, o agentes, capaces de iniciar acciones sin indicaciones directas, lo que plantea retos específicos en materia de seguridad, normativa y ética, y requerirá una guía específica en el futuro”, precisa Jakob N. Kather, vicepresidente del Grupo de Trabajo sobre Datos del Mundo Real y Salud Digital de la ESMO y coautor del estudio. Aunque deja claro que “estos sistemas están diseñados para mejorar, y no sustituir, los flujos de trabajo clínicos y la toma de decisiones”.
De cara al futuro, el presidente de ESMO hace hincapié en que las normas compartidas son tan importantes como los algoritmos para garantizar la confianza en la atención oncológica basada en la IA. “El uso responsable de la IA en oncología requiere normas compartidas tanto como algoritmos; el Elcap establece cómo implementar modelos lingüísticos de manera que mejoren la calidad, la equidad y la eficiencia de la atención oncológica, sin comprometer la confianza en el juicio clínico”, concluye André.
