La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el diagnóstico y la detección de enfermedades, ofreciendo una serie de ventajas, pero también enfrentando desafíos, expresó la fundadora y directora del Instituto Médico de Oncología Avanzada y del Centro Nacional de Prevención del Cáncer en la Universidad Católica de Murcia, en España, Elisabeth Arrojo.
Uno de los principales beneficios de la IA es su capacidad para manejar la complejidad y diversidad de patologías, como el cáncer, dijo Arrojo. Puede procesar una enorme cantidad de datos, incluyendo variables como el tipo de cáncer, factores genéticos, y hábitos de vida de los pacientes.
De esta manera, le facilita el trabajo a los doctores, ayudándoles a tomar en consideración todos los detalles de cada paciente, así como las particularidades de su caso al atenderles, puntualizó la también médica adjunta en el Hospital Universitario Marqués de Valdecilla. Subrayó que la IA puede analizar patrones en los datos que serían más difícilmente identificables por un ser humano, facilitando así una mejor personalización de los tratamientos y una identificación más precisa de los riesgos.
Por su parte, la radióloga puertorriqueña Yania López comentó que la estandarización y especificidad del campo de la radiología permiten una integración más eficiente de esta tecnología. Explicó que la radiología de senos se beneficia enormemente de la IA debido a que esta área de especialidad cuenta con definiciones y léxicos específicos para describir imágenes y lesiones, lo que facilita el desarrollo y la aplicación de sistemas de IA.
Las definiciones claras y estandarizadas permiten que los algoritmos de IA estén entrenados con datos precisos, mejorando la capacidad de estos sistemas para detectar y analizar lesiones mamarias, aseguró López.
Arrojo destacó que, aunque la IA no podrá jamás sustituir a los profesionales de salud, esta ventaja permite ofrecer diagnósticos más precisos y tratamientos más personalizados, adaptados a las características individuales de cada paciente.
Por su parte, López indicó que, en Puerto Rico, la IA se utiliza principalmente para optimizar el flujo de trabajo. Los sistemas de IA ayudan a organizar las listas de pacientes según la probabilidad de tener lesiones sospechosas. Esto permite a los radiólogos priorizar casos críticos y revisar primero a los pacientes con mayor riesgo de malignidad.
Resaltó que esta organización del trabajo es crucial en la práctica diaria, ya que permite a los radiólogos abordar los casos más urgentes cuando están más alerta, lo cual puede mejorar significativamente la detección temprana de cáncer.
En consonancia con López, Arrojo dijo que en situaciones de emergencia, los sistemas de IA pueden analizar datos como la frecuencia cardíaca y alertar a los médicos sobre alteraciones que requieren atención inmediata, ejemplificó Arrojo. Esto puede acelerar el proceso de diagnóstico y tratamiento en contextos críticos, mejorando la eficiencia en la atención médica, mantuvo Arrojo.
La doctora López también destacó que la IA está desarrollando herramientas para la cuantificación de la densidad mamaria, un aspecto crucial dado que las nuevas regulaciones de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA, sigla en inglés) exigen que se informe a las pacientes sobre la densidad de sus senos.
Más aún, López informó que la IA ayuda a estimar el riesgo de cáncer en función de la densidad mamaria y otros factores, proporcionando información adicional para tomar decisiones sobre cómo mitigar el riesgo. Este avance es especialmente importante para las pacientes con senos densos, ya que la densidad mamaria puede dificultar la detección de cáncer y está asociada con un mayor riesgo de la enfermedad.
Otra aplicación de la IA en la radiología de senos es la mejora en la calidad de las imágenes y en la presentación de las lesiones sospechosas, dijo López. Puede procesar las imágenes de manera que resalte las lesiones potencialmente malignas, haciendo que estas sean más evidentes para los radiólogos. Esto no solo facilita la identificación de lesiones, sino que también ayuda a mantener y establecer estándares de calidad para las imágenes mamográficas.
Riesgos de la inteligencia artificial en la medicina
Sin embargo, la doctora en oncología también advirtió sobre las desventajas y riesgos asociados con el uso de la IA en la medicina. Uno de los problemas es la posibilidad de realizar pruebas innecesarias. Al analizar marcadores tumorales, la IA puede detectar elevaciones que no necesariamente indican la presencia de cáncer, ejemplificó. Esto podría llevar a una mayor realización de pruebas adicionales y a una exposición innecesaria a radiación, lo cual podría resultar perjudicial para los pacientes.
Otro riesgo importante es la protección de datos, añadió Arrojo. La información de salud es extremadamente sensible, y el mal uso de estos datos puede llevar a problemas como extorsiones o la realización de tratamientos dañinos. Por este motivo, puntualizó como esencial que los datos estén adecuadamente protegidos para evitar que caigan en manos equivocadas y para asegurar que no se utilicen de manera perjudicial.
Además, la doctora Arrojo mencionó que la IA puede identificar alteraciones en los datos que no siempre tienen trascendencia clínica real. Esto puede llevar a la realización de pruebas adicionales y a tratamientos que no aporten beneficios, e incluso puedan ser perjudiciales para el paciente. La calidad de los datos es fundamental para la efectividad de la IA; consecuentemente, una recogida rigurosa y fiable de estos es crucial para evitar sesgos y asegurar que los resultados sean precisos y útiles.
Por su parte, López insistió en que las máquinas de mamografía de diferentes fabricantes producen imágenes que pueden variar en calidad y características, lo que representa un reto para la estandarización de los datos utilizados por la IA. Asimismo, el tamaño y la variabilidad de las imágenes mamográficas pueden complicar el desarrollo de algoritmos de IA que sean efectivos en todos los casos.
En el marco con lo dicho por las expertas, la aplicación de IA general (GAI) en el diagnóstico médico plantea importantes cuestiones éticas relacionadas con la privacidad de los datos, la transparencia de los algoritmos y la responsabilidad de las decisiones que toman estos sistemas, estableció un artículo del Departamento de Inteligencia Artificial de Sejong University en Corea del Sur.
En términos de uso práctico, la IA puede ser particularmente útil en la interpretación de radiografías y otros estudios de imagen, ayudando a los radiólogos a priorizar casos que requieren atención urgente, expresó Arrojo. No obstante, la oncóloga y la radióloga enfatizaron en que la IA debe ser vista como una herramienta complementaria y no como un sustituto de la atención médica profesional.
En este contexto, Arrojo matizó que la tecnología debe ser supervisada por profesionales de la salud que puedan integrar la información proporcionada por la IA con su experiencia clínica para ofrecer una atención de calidad y minimizar los riesgos asociados.
