Salud Inteligente: Cómo la IA está transformando la radioterapia contra el cáncer

Tras los avances en la tecnología, la inteligencia artificial (IA) y la radioterapia contra el cáncer podrían trabajar en conjunto para optimizar y acelerar el diagnóstico de los pacientes. ¿Cómo funciona este mecanismo? ¿Es posible aplicarlo en el sistema de salud chileno? Son algunas de las preguntas que la física médica, profesora del Instituto de Física UC e investigadora joven del Instituto Milenio  iHEALTH, Paola Caprile, abordó en un nuevo capítulo de Salud Inteligente.

No es desconocido que la IA está marcando un antes y un después en los tratamientos oncológicos, particularmente en la radioterapia, uno de los pilares en la lucha contra el cáncer. Desde automatizar complejas planificaciones hasta predecir la respuesta individual de los pacientes, esta tecnología promete optimizar recursos y avanzar hacia una medicina más personalizada y eficaz en Chile.

El tratamiento con radioterapia consta de múltiples etapas, desde el diagnóstico y la planificación hasta la entrega y el seguimiento. Según Caprile, la IA ya está impactando significativamente en varias de ellas, especialmente en la automatización de tareas cruciales pero laboriosas.

«Yo diría que en todas las etapas la inteligencia artificial ha jugado un rol muy importante, en particular en la segmentación de estructuras y la planificación automatizada. Ese rol ha ayudado hasta ahora a sistematizar, automatizar y hacer más robustos ese tipo de tratamientos«, destacó la investigadora.

La automatización de tareas como el contorneo de estructuras, que tradicionalmente consume mucho tiempo de especialistas, no solo agiliza el proceso, sino que también optimiza el uso de recursos humanos y puede mejorar la consistencia de los planes de tratamiento. 

Desafíos y potencial predictivo de la IA

Más allá de la optimización de procesos, el verdadero salto cualitativo de la IA en radioterapia reside en su potencial predictivo. La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos abre la puerta a una medicina verdaderamente personalizada.

«Si queremos ir a una medicina personalizada, entonces tenemos que buscar la manera de cómo poder saber qué paciente se va a beneficiar de qué tipo de terapia. Entonces nosotros podríamos aprender, por ejemplo, utilizando las imágenes previas del paciente (…) e información previa, podríamos predecir qué pacientes podrían presentar toxicidades», explicó Caprile.

Esto permitiría anticipar qué pacientes responderán mejor a una terapia específica, quiénes tienen mayor riesgo de efectos secundarios, o incluso predecir la agresividad de ciertos tumores, como en el modelo que iHEALTH desarrolla para cáncer de próstata, buscando evitar biopsias invasivas.

Sin embargo, la implementación clínica masiva enfrenta obstáculos. «Veo dos limitaciones, dos obstáculos importantes: uno es poder acceder a los datos de los pacientes (…) y por otro lado, la explicabilidad de los modelos», advierte Caprile.

Además, la dificultad para acceder a datos suficientes y de calidad, respetando la ética y la privacidad, y la necesidad de que los médicos comprendan y confíen en cómo la IA llega a sus conclusiones, conforman otros desafíos.

Superar estos retos requiere un trabajo interdisciplinario continuo y la incorporación de estos conocimientos en la formación de los profesionales de la salud, un camino en el que Chile, con centros especializados y un creciente número de físicos médicos, está avanzando para aprovechar el enorme potencial de la IA en la mejora de los tratamientos contra el cáncer.

Finalmente, para la investigadora, la importancia vuelve a recaer en incorporar las tecnologías de manera equitativa para fortalecer la comunicación entre los especialistas.