La IA "está transformando el mundo en general y la medicina en particular" y la oncología es "uno de los ámbitos donde más recorrido va a tener en los próximos años, ya que puede revolucionar el diagnóstico, la predicción de casos y la selección de tratamientos para cada paciente, entre otros aspectos", explica Eduardo Castañón Álvarez, oncólogo médico en la Clínica Universidad de Navarra de Madrid.

Castañón es uno de los participantes en esta jornada, y señala que la aplicación más avanzada de la IA en oncología se encuentra en el diagnóstico. “El desarrollo en este campo se debe a que queremos facilitar al oncólogo, o a otras especialidades, la posibilidad de diagnosticar más rápido y mejor”, explica.

La tecnología puede analizar imágenes de radiología y detectar lesiones malignas en procedimientos como colonoscopias y estudios de piel, permitiendo a los médicos obtener diagnósticos más precisos y rápidos. Estos algoritmos de IA no solo ayudan en la identificación de lesiones, sino que también sugieren las áreas que deben ser biopsiadas, optimizando la intervención clínica y aumentando las probabilidades de un diagnóstico certero.

Más allá de la diagnosis, las herramientas basadas en IA permiten calcular el pronóstico de un paciente, ayudando a los oncólogos a personalizar las terapias en función de la probabilidad de supervivencia a corto y largo plazo. “Existen ya diferentes algoritmos, diferentes herramientas que nos calculan cuál es la probabilidad de que ese paciente tenga una supervivencia a corto plazo, a largo plazo. Y, de esa manera, podemos proporcionar recursos adecuados a ese paciente y ser mucho más precisos”, apunta Castañón.

Además, algoritmos avanzados están siendo desarrollados para predecir qué tratamiento es más probable que sea beneficioso para un paciente específico, ya que “en determinados escenarios oncológicos, un mismo paciente puede recibir varios tipos de tratamientos y no sabemos a día hoy qué tratamiento tiene más probabilidad de presentar un beneficio en ese paciente en concreto”.

En este sentido, la IA ofrece avances significativos en el reto de seleccionar tratamientos personalizados en oncología, facilitando además la selección de pacientes para ensayos clínicos, lo cual optimiza los recursos en investigación y permite identificar aquellos que podrían beneficiarse de manera óptima de estos estudios.

PRINCIPALES DESAFÍOS

A pesar de sus logros, la IA en oncología enfrenta retos significativos. El entrenamiento de los modelos es una cuestión crítica, ya que depende de la calidad y diversidad de los datos proporcionados. El doctor Castañón señala como ejemplo “un estudio en el que se utilizaron imágenes de población en su mayoría blanca. Se usaron imágenes de lesiones cutáneas para predecir si esas lesiones eran benignas o malignas. Como se utilizó esa información que provenía de población básicamente blanca para entrenar el modelo, se detectó un problema: el modelo de inteligencia artificial no detectaba una lesión de un paciente con una piel diferente a la blanca”. Por ello, el experto destaca la necesidad de que los datos incluyan representaciones diversas para evitar sesgos y asegurar la equidad.

Otro problema radica en la calidad de los datos. “No todos los hospitales cuentan con registros electrónicos clínicos completos y actualizados, lo que dificulta el acceso a información clínica uniforme y confiable”. Además, los algoritmos deben ser actualizados constantemente para adaptarse a los avances médicos.

IA HUMANIZADA

Finalmente, existe un posible riesgo de que la IA pueda distanciar al oncólogo de su paciente al depender en exceso de la tecnología. Los expertos subrayan la importancia de una "inteligencia artificial humanizada", que permita al médico mejorar la atención al paciente sin perder el componente humano de la consulta. La relación entre el médico y el paciente debe mantenerse como el pilar de la oncología, apoyándose en la IA como una herramienta complementaria y no sustitutiva, sin perder de vista “lo realmente importante que es el paciente”, concluye Eduardo Castañón.