Muy Interesante celebró, el pasado 7 de marzo, el primero de los cuatro encuentros sobre inteligencia artificial (IA) que ha organizado para 2024. La centenaria sede del Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Madrid albergó el Muy IA Trends Executive Update centrado, en esta edición, en oncología. Esta especialidad médica lidera la investigación en España: según el Registro Español de Estudios Clínicos, uno de cada tres ensayos se realiza en cáncer. Esta cifra es probable que aumente gracias, entre otros factores, a la integración de la IA.
El evento contó con la colaboración de Quirónsalud, la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM), la Gerencia Regional de Salud de Castilla y León (Sacyl), el Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba, el MD Anderson Cancer Center Madrid y el Hospital Universitario La Paz de Madrid.
El objetivo del Muy IA Trends Executive Update, como explicó Guillermo Orts, director de Muy Interesante Digital, «es que el conocimiento llegue a la sociedad. Es el objetivo de Zinet Media: democratizar este conocimiento. Y estamos convencidos de que la IA está facilitando un cambio disruptivo en los hospitales y consultas médicas de España».
En la jornada se abordaron los cambios que ya se están produciendo en el tratamiento del cáncer de pulmón, en la detección precoz del cáncer de mama o en una anatomía patológica cada vez más predictiva. También la consulta y la gestión se pueden ver favorecidas. Aunque, como se insistió, la IA siempre debe verse como complemento del médico, sin olvidar los aspectos humanos de la Medicina.
LA IA ES CRUCIAL PARA PLANIFICAR
TRATAMIENTOS PERSONALIZADOS
¿La inteligencia artificial va a transformar la oncología? De forma significativa. Vamos a poder disponer de herramientas avanzadas para la toma de decisiones, tanto en el diagnóstico como en la decisión del mejor tratamiento, así como en el seguimiento de los pacientes con cáncer. La IA permitirá tratar el gran volumen de datos que se utiliza en la toma de decisiones en oncología, ya sea por la identificación de patrones complejos o proporcionando predicciones precisas.
¿Y específicamente en su campo, el diagnóstico por la imagen oncológica?
Los diferentes tipos de IA ya están siendo utilizados para mejorar diversos aspectos de la práctica radiológica: en primer lugar, acelerando las técnicas de imagen, reduciendo la duración de algunos estudios y, por tanto, facilitando la accesibilidad y experiencia de los pacientes que se someten a pruebas repetidas. Por otro lado, el aspecto más conocido es el uso de la IA para la detección de patrones de imagen sospechosos en diferentes tipos de imágenes médicas (mamografía, tomografía computarizada, resonancia magnética, ecografía…). Este tipo de algoritmos mejora la precisión de los diagnósticos al ser utilizada por los radiólogos. Además, la inteligencia artificial facilita la segmentación y cuantificación de imágenes, lo que es crucial para planificar tratamientos personalizados (usando esta imagen para la cirugía 3D) y también para monitorizar la progresión de la enfermedad al comparar los cambios en las diferentes lesiones.
¿Qué línea prometedora destacaría?
La personalización del tratamiento. Los algoritmos ayudarán a combinar una gran cantidad de datos tanto del paciente como de la evidencia científica disponible, pudiendo generar modelos predictivos para evaluar la respuesta a ciertos tratamientos, lo que permitirá una medicina más personalizada y eficaz. En este sentido, la IA, a través de la radiómica, nos ayudará a identificar aquellas características de los tumores invisibles al ojo humano. Estos datos se podrán combinar con otros biomarcadores genómicos y proteómicos, lo que podría llevar a diagnósticos más precisos y a la identificación de nuevas dianas terapéuticas. Finalmente, la IA generativa, que se encuentra en desarrollo, puede representar en los próximos años una nueva revolución en la oncología y la imagen médica, tanto por la capacidad de automatizar algunas tareas como generar nuevos datos para la investigación médica.
¿Cuál es el presente de la IA? ¿Qué promete para el futuro? De momento, «tan solo es una ayuda a los diagnósticos basados en imágenes», afirmó el doctor Ricardo Cubedo, oncólogo médico y responsable de la unidad de sarcomas y cáncer hereditario de MD Anderson Cancer Center Madrid. En su opinión, «todo lo realmente importante está por venir».
«De la IA se espera, sobre todo, que nos ayude a avanzar en aquellos problemas para cuya solución el cerebro humano es una mala herramienta, sobre todo descubrir patrones reproducibles a partir de cantidades ingentes de datos aparentemente no relacionados entre sí», añadió. En eso es todo un reclamo ya.
Así, en los sarcomas, consideró que la IA «podría ser mejor que nosotros analizando grandes colecciones de datos genéticos y microscópicos que al especialista se le pasan por alto, de manera que seamos más eficaces distinguiendo unas variedades de otras y escogiendo el tratamiento más apropiado para cada caso; para cada persona enferma».
En cuanto al cáncer hereditario, apuntó que quizá ayude «a integrar los datos genéticos con todos los demás datos de salud de cada paciente, de manera que estos miles de variantes lleguen a significar algo concreto y útil desde el punto de vista médico».
Más predictiva
El doctor Federico Rojo, por su parte, es jefe del departamento de anatomía patológica del Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz de Madrid. En su opinión, su especialidad se está volviendo cada vez más predictiva, sustituyendo el microscopio por pantallas, con algoritmos que pueden imitar las tareas del patólogo en el diagnóstico. «El siguiente paso es que el algoritmo añada una capa de información que no es visible ni interpretable por el ojo humano, pero que puede añadir información predictiva sobre cómo va a comportarse un tumor o cómo va a responder a uno u otro tratamiento», pronosticó.
El doctor Fernando Martín, otro de los participantes, es subdirector-gerente de Informática Médica, Estrategia Digital e Innovación del Hospital Universitario La Paz de Madrid. Como él insistió, «aunque las expectativas se han disparado tras la pandemia, podríamos estar ante una burbuja. Sí es cierto que hay un potencial en la IA multimodal, que permite procesar y analizar datos de todo tipo cuando antes era imposible: ahora podemos, por primera vez, procesar y unir nuestro genoma y nuestro exposoma, que es el conjunto de factores ambientales que influyen en nuestra salud para explicar nuestro fenoma, que es nuestro estado de salud». Desde su punto de vista, el reto es apoyar la toma de decisiones del clínico, especialmente frente al paciente. Además, hay un gran potencial en la gestión, muchas tareas pueden mejorarse con el uso de la IA. «Un hito ha sido, en la búsqueda de nuevos compuestos para elaborar medicamentos novedosos, que la IA ha logrado superar el reto de la predicción de la estructura 3D de las proteínas. Lo ha conseguido Google, lo que facilitará encontrar nuevas dianas», anunció.
No sustituye al médico
Un aspecto que consideró que debe tenerse en cuenta es que hay una visión «errónea, que pasa por enfrentar los resultados frente a los de la IA. Nadie está pidiendo que se sustituya al médico. Lo que se está pidiendo es que estos sistemas apoyen y mejoren su labor, porque cada vez tienen su trabajo más complicado», sentenció.
Y no solo eso. Por ejemplo, el cáncer de pulmón es otro de los ámbitos en los que la IA puede ser más útil, tal como apuntó el doctor Gonzalo Varela, cirujano torácico y portavoz de la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (SEPAR). Este tipo de tumores se caracterizan por ser los más mortíferos. «En su tratamiento multimodal, se incluyen resecciones pulmonares cada vez menos agresivas. Estos procedimientos no están exentos de riesgo, por lo que es necesario cuantificarlo con precisión para tomar las decisiones más correctas», describió. Métodos de IA, como el aprendizaje profundo, pueden —como destacó— aumentar la precisión de la estimación del riesgo, «aunque su utilidad no está 100 % demostrada ni su aplicación exenta de peligro de excesos».
Tratamientos menos agresivos
La detección precoz del cáncer de mama mediante programas de cribado con mamografía es otro de los campos en los que los sistemas de IA han demostrado que puede ser clave. «Llevamos cinco años trabajando con ellos, con resultados muy interesantes: podemos detectar lesiones más pequeñas, que permiten usar tratamientos menos agresivos y, además, mejoran el rendimiento de los radiólogos», resumió la doctora Marina Álvarez, directora de la unidad de radiodiagnóstico y cáncer de mama del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba.
Todos los ponentes coincidieron en que nos dirigimos hacia el médico híbrido y la patología digital. Para alcanzar ese hito, reclamaron más formación y oportunidades para compartir el conocimiento de manera multidisciplinar, realizando un esfuerzo para equipararse a otros países más avanzados en este campo, con plazas específicas en los hospitales y centros de excelencia que actúen como semilleros y formen profesionales, con diferentes programas de becas en el extranjero.
«Ahora podemos procesar y unir nuestro genoma y nuestro exposoma, el conjunto de factores que influyen en nuestra salud, para explicar nuestro fenoma, nuestro estado de salud»
El encuentro fue clausurado por el doctor Manuel Martínez-Sellés, presidente del Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Madrid, que recalcó que el panorama «está cambiando en un muy breve espacio de tiempo, con un crecimiento exponencial de lo que puede hacer la IA, especialmente en las técnicas de imagen. Pero hay que mantener la actitud crítica, sin olvidar los aspectos humanos de la medicina».
