La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado muchas áreas de la medicina y la oncología no es una excepción. Desde sus inicios, la IA ha transformado el diagnóstico, tratamiento y manejo del cáncer, proporcionando herramientas más precisas y personalizadas para combatir esta enfermedad.
El uso de la IA en oncología comenzó a ganar terreno a principios del siglo XXI, cuando los avances en el aprendizaje automático y el procesamiento de datos permitieron desarrollar algoritmos capaces de analizar grandes volúmenes de datos médicos. Inicialmente, estos esfuerzos se centraron en el diagnóstico y la detección precoz del cáncer mediante el análisis de imágenes médicas. Pongamos algunos buenos ejemplos:
En IBM Watson for Oncology fueron los pioneros en 2012 en el uso de IA para el diagnóstico del cáncer, utiliza el aprendizaje automático para analizar datos clínicos y proporcionar recomendaciones de tratamiento personalizadas basadas en la literatura médica y casos previos.
En 2016 una empresa emergente llamada PathAI puso en marcha el diseño de algoritmos de IA para mejorar la precisión del diagnóstico patológico, con ello analizan imágenes histológicas para detectar anomalías que podrían ser indicativas de cáncer.
A medida que la tecnología avanzaba, la IA comenzó a desempeñar un papel más integral en la oncología, abarcando no solo el diagnóstico, sino también la planificación y administración del tratamiento.
En radioterapia guiada por IA:
En 2014 se puso en marcha MRIdian® MR Linac: Este sistema combina imágenes por resonancia magnética (MRI) con un acelerador lineal (Linac) para ofrecer radioterapia adaptativa en tiempo real. Utiliza IA para monitorear el movimiento del tumor y ajustar el tratamiento, mejorando la precisión y reduciendo los efectos secundarios.
La terapia Ethos™ de Varian, un sistema adaptativo impulsado por inteligencia artificial recibió la aprobación de la FDA el 11 de febrero de 2020. Desarrollado por Varian, este sistema utiliza IA para adaptar los planes de radioterapia a los cambios diarios en la anatomía del paciente, optimizando la administración de la radiación.
En quimioterapia personalizada:
Tempus fue fundada en 2015 por Eric Lefkofsky. Esta empresa se enfoca en la medicina de precisión, utilizando IA para analizar datos genómicos y clínicos. Tempus ayuda a los oncólogos a seleccionar los tratamientos más efectivos para cada paciente, basándose en su perfil genético.
En cirugía oncológica asistida por robótica:
CyberKnife® fue desarrollado por Accuray Incorporated, una empresa especializada en tecnología médica. Este dispositivo fue lanzado inicialmente en el año 1994 por un equipo de investigadores liderado por el Dr. John R. Adler en la Escuela de Medicina de la Universidad de Stanford. Este sistema revolucionario en su momento, utiliza radioterapia estereotáctica para el tratamiento preciso de tumores, utilizando un brazo robótico para dirigir haces de radiación con gran precisión hacia el área objetivo dentro del cuerpo del paciente. Un sistema de radiocirugía robótica que utiliza IA para administrar tratamientos de radioterapia de alta precisión, especialmente en tumores difíciles de alcanzar o que se mueven durante la respiración.
Si nos centramos en el impacto económico de la IA en oncología es significativo, tanto en términos de ahorro de costes, como en la mejora de los resultados de salud.
En la optimización de recursos, la IA puede ayudar a reducir los costes asociados con pruebas y procedimientos innecesarios mediante diagnósticos más precisos y personalizados.
Los sistemas automatizados permiten una planificación y administración del tratamiento más rápida y precisa, lo que reduce el tiempo de espera y los costes operativos, generando impacto directo en la mejora de la eficiencia.
La IA permite adaptar los tratamientos a las necesidades específicas de cada paciente, personalizando el tratamiento, mejorando los resultados y reduciendo la incidencia de efectos secundarios graves, así como las recaídas y nuevos ingresos hospitalarios.
Del mismo modo, la detección precoz del cáncer mediante IA puede conducir a tratamientos menos invasivos y más efectivos, reduciendo también con ello, los costes a largo plazo.
Pero a pesar de los numerosos beneficios, el uso de la IA en oncología también presenta desafíos y posibles desventajas. Algunas de ellas tienen que ver con las dificultades en el acceso a la tecnología. No todos los pacientes tienen acceso a tecnologías avanzadas, lo que puede exacerbar las desigualdades en el tratamiento del cáncer. También la implementación de sistemas de IA puede ser costosa, lo que limita su adopción en entornos con recursos limitados.
Aunque los avances tecnológicos han llegado para quedarse, todavía hay quién ve un problema en la dependencia de la tecnología: hay quién defiende que los médicos pueden volverse demasiado dependientes de los sistemas de IA, lo que podría reducir sus habilidades clínicas y su capacidad para tomar decisiones sin asistencia tecnológica. Del mismo modo los algoritmos de IA no son infalibles y pueden cometer errores, especialmente si están entrenados con datos de baja calidad o sesgados.
Como en casi todas las publicaciones en donde escribo de tecnología y salud, no podemos olvidarnos de la privacidad, ya que el uso de grandes volúmenes de datos médicos plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de la información del paciente. También la toma de decisiones automatizadas por IA en el tratamiento del cáncer plantea cuestiones éticas sobre la responsabilidad y el consentimiento del paciente.
En Abril de 2023 escribí respecto al uso de machine learning en economía de la salud y el uso de la inteligencia artificial no haría otra cosa que plantear el cierre de la cuadratura del círculo, en unos sistemas sanitarios puestos en marcha en el siglo pasado. La sanidad privada lo sabe e intenta aprovechar ese espacio.
PÍLDORAS FORMATIVAS:
Master internacional en Medical Affairs. Programa que forma parte de la oferta educativa de la Escuela BioTech y Pharma. In Memoriam César Nombela. Certificado por la Universidad Católica de Ávila. Información.
Advanced Management Program. IE Business School. Programas de Desarrollo Directivo. Información.
PÍLDORAS DE LECTURA:
Respected Cost Containment and Data Management Vendor Inks Deal with Promising New TPA. Health Cost IQ.
Perspectivas sobre las tecnologías digitales de salud mental. Cura-e-Salud.
La imagen médica es clave en el desarrollo de la IA clínica. Cura-e-Salud.
It’s not price-only theory. Economic Forces by Brian Albrecht.
La IA generativa en la educación para la salud. New Medical Economics. 192
Inflammation: its impact on aging and disease risk, and how to identify, prevent, and reduce it. Petter Attia.
#132 El cambio de paradigma de las inteligencias artificiales generativas. Suma Positiva, por Samuel Gil.
Critical Thinking in Academic Research – Second Edition. Robing Ewing and Cindy Gruwell. Descarga gratis.
PÍLDORAS DE STARTUPS:
Varda Hopes New Research Draws More Drugmakers to Space Factories. Wall Street Journal.
Oportunidades de inversión. Capital Cell.
Boletín: Oportunidades de financiación internacional. Instituto de Salud Carlos III
Presenta tu candidatura a la VDS Startup Competition 2024 antes del 28 de junio. Aplica.
Más allá de la cancha: sports analytics y visión artificial aplicada al baloncesto. SNGULAR
PÍLDORAS DE PODCAST:
Launch of Tome Biosciences, AI scientist, mRNA vaccines. Touching Base.
La vida es una interminable conversión. Ancla Life.
Dr. Enric Benito: Cómo aprender a morir, Lo que tú digas. 376, con Alex Fidalgo.
PÍLDORAS DE EVENTOS:
ISPOR. Digital Real-World Evidence Generation Approaches in Rare Diseases and Oncology. June, 5-6 Register
Congreso anual de la SECA se celebra en Las Palmas de Gran Canaria, los días 16, 17 y 18 de octubre. Registro.
Skills to Thrive in the AI World: Critical thinking and emotional intelligence. June, 7 13h (BST) Life Science Access Academy.
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HESG Summer Conference: 3rd to 5th July 2024. More info & registration.