Factor Cáncer: IA y su impacto en la detección y tratamiento del cáncer

La inteligencia artificial (IA) está mostrando resultados prometedores en el análisis de imágenes médicas, particularmente en el diagnóstico del cáncer. La IA «aumenta las capacidades del clínico» al identificar zonas potencialmente patológicas en las imágenes, facilitando la interpretación de las muestras y agilizando el proceso de diagnóstico, asegura la investigadora principal del Centro para la Prevención y el Control del Cáncer (CECAN), Carla Taramasco.

Esta tecnología permite a los profesionales de la salud analizar grandes volúmenes de información visual con mayor precisión y rapidez, lo que se traduce en diagnósticos más oportunos y una mejor atención para los pacientes. Un ejemplo concreto es el uso de la IA en la interpretación de imágenes de rayos X, donde algoritmos entrenados pueden detectar anomalías sutiles que podrían pasar desapercibidas para el ojo humano.

Si bien el análisis de imágenes es una de las aplicaciones más desarrolladas, la IA tiene el potencial de transformar otras áreas de la atención oncológica. En el CECAN se está trabajando en la integración de asistentes virtuales, tipo chatbot, para acompañar a los pacientes y sus familias durante el tratamiento.

Más allá de las imágenes: El potencial de la IA en la salud

Estas herramientas buscan mejorar la comunicación entre los centros de salud y los pacientes, proporcionando información, respondiendo preguntas y generando un sentido de comunidad.

Además, se están desarrollando aplicaciones que integran información clínica con datos proporcionados por los propios pacientes, como en el caso de una app para el seguimiento de la quimioterapia, que ofrece feedback personalizado y un acompañamiento continuo durante el proceso. «No solamente integramos la información sino que también entregamos feedback de esa información a los pacientes y de esa manera generamos un acompañamiento a lo largo del proceso de quimio«, afirma la ingeniera informática Carla Taramasco.

Otro campo de investigación prometedor es el uso de la IA para analizar grandes volúmenes de datos, incluyendo información genética, para personalizar los tratamientos.

La académica de la Universidad Andrés Bello destaca que la integración de la «voz del paciente» en los registros de datos es crucial para desarrollar algoritmos de IA más efectivos y centrados en las necesidades individuales. CECAN está liderando esta iniciativa en Chile, siguiendo el ejemplo de países como Inglaterra y Finlandia, que ya han incorporado la perspectiva del paciente en sus sistemas de datos de salud.

El desafío de los datos y la regulación

A pesar del potencial de la IA, existen importantes desafíos para su implementación en Chile. La generación de datos de calidad es fundamental para el desarrollo de algoritmos efectivos.

«Si queremos ocupar inteligencia artificial en salud lo primero que tenemos que hacer es tener datos de calidad«, menciona Carla Taramasco. La especialista también destaca la necesidad de integrar datos del sistema sanitario con información externa, como hábitos de vida y factores ambientales, para obtener una visión completa del paciente.

La fragmentación de la información y la falta de interoperabilidad entre los sistemas de salud dificultan este proceso. Además, se requiere un marco regulatorio claro que establezca las normas para el uso de datos sensibles, garantizando la privacidad y la seguridad de los pacientes.

«El mayor riesgo que tenemos hoy día es que no tenemos marcos regulatorios«, advierte Taramasco. La falta de regulación representa el mayor riesgo en la implementación de la IA en salud, ya que puede generar sesgos en los algoritmos y poner en riesgo la confidencialidad de la información de los pacientes.