Muy Interesante celebrado, el 7 de marzo, el primero de los cuatro encuentros sobre inteligencia artificial (IA) que organiza desde hace 2024. La sede centenaria del Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Madrid albergó el Actualización ejecutiva de tendencias de Muy IA centrado, en esta edición, en la 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. Es probable que esta cifra 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 Centro Oncológico MD Anderson Madrid y el Hospital Universitario La Paz de Madrid.
El objetivo de la Actualización Ejecutiva de Tendencias de Muy IA, según explica Guillermo Orts, director de Digital muy interesante«es que el conocimiento llegue a la sociedad. Es el objetivo de Medios Zinet: democratizar este conocimiento. Y estamos convencidos de que la IA está facilitando un cambio disruptivo en los hospitales y consultorios médicos de España.
La jornada abordó 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 se puede favorecer la consulta y la gestión.. Aunque, como se insiste, la IA siempre debe verse como un complemento del médico, sin olvidar el aspecto humano de la Medicina.
¿La inteligencia artificial va a transformar la oncología? De modo significativo. Podremos 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 abordar el gran volumen de datos utilizados en la toma de decisiones en oncología, ya sea identificando patrones complejos o proporcionando predicciones precisas.
Ya se están utilizando diferentes tipos de IA para mejorar diversos aspectos de la práctica radiológica: en primer lugar, acelerar las técnicas de imagen, reducir la duración de algunos estudios y, por tanto, facilitar la accesibilidad y la experiencia de los pacientes sometidos a pruebas repetidas. Por otro lado, El aspecto más conocido es el uso de IA para detectar patrones de imágenes sospechosos en diferentes tipos de imágenes médicas. (mamografía, tomografía computarizada, resonancia magnética, ecografía…). Este tipo de algoritmo mejora la precisión de los diagnósticos cuando lo utilizan 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 cirugía 3D) y también para monitorear la progresión de la enfermedad comparando cambios en diferentes lesiones.
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 determinados 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 pueden combinar con otros biomarcadores genómicos y proteómicos, lo que podría conducir a diagnósticos más precisos y a la identificación de nuevas dianas terapéuticas. Finalmente, la IA generativa, que está en desarrollo, puede representar una nueva revolución en oncología e imágenes médicas en los próximos años, tanto por la capacidad de automatizar algunas tareas como por generar nuevos datos para la investigación médica.
¿Cuál es el presente de la IA? ¿Qué promete para el futuro? Por ahora, “es sólo una ayuda al diagnóstico basado en imágenes”, afirma el doctor Ricardo Cubedo, médico oncólogo y jefe de la unidad de sarcomas y cáncer hereditario del MD Anderson Cancer Center Madrid. En su opinión, “todo lo realmente importante está por llegar”.
“Se espera que la IA, sobre todo, nos ayude a avanzar en aquellos problemas para los cuales el cerebro humano es una mala herramienta para resolver, especialmente para descubrir patrones reproducibles a partir de enormes cantidades de datos que aparentemente no están relacionados entre sí”, añadió. Esa es una gran afirmación.
Así, en los sarcomas, consideró que la IA «podría ser mejor que nosotros en el análisis de grandes colecciones de datos genéticos y microscópicas que el especialista pasa por alto, para que seamos más eficaces a la hora de distinguir unas variedades de otras y elegir el tratamiento más adecuado para cada caso; por cada enfermo.
Respecto al cáncer hereditario, señaló que puede ayudar “integrar los datos genéticos con todos los demás datos de salud de cada paciente, para que esas miles de variantes pasen a significar algo concreto y útil desde el punto de vista médico”.
doctor federico rojopor su parte, es jefe del servicio de anatomía patológica del Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz de Madrid. En su opinión, su especialidad es cada vez más predictiva, sustituyendo el microscopio por pantallas, con algoritmos que pueden imitar la tarea del patólogo en el diagnóstico. “El siguiente paso es que el algoritmo agregue una capa de información que no es visible ni interpretable por el ojo humano, pero que puede agregar información predictiva sobre cómo se comportará un tumor o cómo responderá a uno u otro tratamiento”, señala. previsto. .
Dr.Fernando Martínotro de los participantes, Es subdirector-gerente de Informática Médica, Estrategia Digital e Innovación del Hospital Universitario La Paz de Madrid.. Según insistió, «aunque las expectativas se han disparado tras la pandemia, podríamos estar ante una burbuja. Es cierto que hay potencial en la IA multimodal, que nos 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 fenómeno que es nuestro estado de salud”. Desde su punto de vista, el desafío es apoyar la toma de decisiones del clínico, especialmente con el paciente. Además, existe un gran potencial en la gestión: muchas tareas se pueden mejorar con el uso de la IA. «Un hito ha sido, en la búsqueda de nuevos compuestos para fabricar novedosos medicamentos, que la IA haya conseguido superar el reto de predecir la estructura 3D de las proteínas. Google lo ha conseguido, lo que facilitará la búsqueda de nuevos objetivos”, anunció.
Un aspecto que consideró que se debe tener en cuenta es que existe una visión “errónea”, que implica contrastar los resultados con los de la IA. Nadie pide que reemplacen al médico. Lo que se pide es que estos sistemas apoyen y mejoren su trabajo, porque su trabajo cada vez es más complicado”, afirmó.
Y no sólo eso. Por ejemplo, el cáncer de pulmón es otro campo en el que la IA puede resultar más útil, tal y como señala 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 mortales. «En su tratamiento multimodal se incluyen resecciones pulmonares cada vez menos agresivas. Estos procedimientos no están exentos de riesgos, por lo que es necesario cuantificarlos con precisión para tomar las decisiones más correctas”, describió. Los métodos de IA, como el aprendizaje profundo, pueden -como destacó- aumentar la precisión de la estimación del riesgo, “aunque su utilidad no está 100% probada ni su aplicación está libre de peligro de excesos.”
La detección precoz del cáncer de mama mediante programas de cribado mediante mamografía es otro campo en el que los sistemas de IA han demostrado que pueden ser clave. «Llevamos cinco años trabajando con ellos, con resultados muy interesantes: podemos detectar lesiones más pequeñas, lo que permite utilizar tratamientos menos agresivos y, además, mejorar el desempeño 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 vamos hacia el médico híbrido y la patología digital. Para alcanzar este hito, exigieron más formación y oportunidades para compartir conocimiento de forma multidisciplinar, esforzándose por igualar a otros países más avanzados en este campo, con puestos específicos en hospitales y centros de excelencia que actúen como incubadoras y formen profesionales. con diferentes programas de becas en el extranjero.
Clausuró la reunión el Dr. Manuel Martínez-Selléspresidente del Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Madrid, quien destacó que el panorama “está cambiando en muy poco tiempo, con un crecimiento exponencial de lo que la IA puede hacer, especialmente en técnicas de imagen. Pero hay que mantener una actitud crítica, sin olvidando los aspectos humanos de la medicina.
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