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Edición 33

“Inteligencia Artificial y prospectiva del ejercicio profesional”


 
 

IA en Medicina: Revolucionando el Diagnóstico, Pronóstico y Tratamiento del Cáncer




Andrea Lizeth Lopez Rodriguez

Egresada del pregrado en Física y posgrado en Física Médica


 

La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el campo de la medicina, revolucionando la investigación y la atención médica. La existencia de grandes conjuntos de datos, los progresos en computación y de aprendizaje profundo han generado una explosión en la aplicación de la inteligencia artificial en distintos ámbitos de la investigación oncológica. Estas aplicaciones incluyen desde la identificación, clasificación y análisis molecular de los tumores, hasta el descubrimiento y reutilización de fármacos, así como la predicción de los resultados del tratamiento para los pacientes.

Diagnóstico

La IA ha demostrado un enorme potencial en la mejora del diagnóstico de enfermedades. Un aspecto fundamental es su aplicación en la reconstrucción de imágenes tomográficas a partir de tecnologías como CT (Computed Tomography), PET (Positron Emission Tomography), SPECT (Single-Photon Emission Computed Tomography) y MRI (Magnetic Resonance Imaging), donde la IA desempeña un papel clave al reducir tanto la dosis (en procedimientos que involucran radiación ionizante) como el tiempo empleado. Además, se ha utilizado la IA en la clasificación de imágenes de apoyo al diagnóstico combinando algoritmos de segmentación y procesamiento de lenguaje natural para predecir patologías.

Pronóstico

La inteligencia artificial (IA) también ha encontrado aplicación en la predicción del pronóstico del cáncer. La predicción varía considerablemente entre los pacientes con esta enfermedad, lo que destaca la importancia de predecirla de manera precisa. Es fundamental identificar qué pacientes se beneficiarán de determinados tratamientos y minimizar la toxicidad asociada a los mismos. La comprensión de la biología del cáncer también permite ampliar el uso de ciertos tratamientos o fármacos no oncológicos según la biología subyacente de cada caso. En resumen, la oncología de precisión integra la información molecular con los parámetros clínicos patológicos tradicionales, con el objetivo de mejorar nuestra capacidad para caracterizar con precisión la predicción de respuesta al tratamiento.

Tratamiento

La IA está desempeñando un papel cada vez más relevante en el desarrollo de tratamientos personalizados contra el cáncer. Al analizar imágenes de histopatología, mutaciones específicas, expresión génica y localización tumoral, se logra una mejor clasificación del tumor, lo que facilita la identificación de posibles objetivos terapéuticos y el diseño de terapias más efectivas adaptadas a cada paciente. Además, la IA también puede ser utilizada en la radioterapia adaptativa, permitiendo al equipo considerar la reducción del tamaño del tumor semana tras semana y, de esta manera, planificar de forma más precisa la dosis de radiación en las semanas siguientes.

Desafíos y Perspectivas Futuras

Las implicaciones éticas y legales del uso de IA en entornos clínicos presentan limitaciones y desafíos significativos, a pesar del impresionante avance. Uno de los desafíos es la disponibilidad de grandes conjuntos de datos y la calidad de los mismos para entrenar los algoritmos de IA. Además, es importante considerar la adaptación de los protocolos de tratamiento para brindar al paciente opciones con altas probabilidades de ser efectivas, incluso si esto implica considerar tratamientos ofrecidos en medicina nuclear como primera línea de tratamiento, por ejemplo. Un desafío subyacente es, sin duda, el acceso a estos fármacos y tratamientos, ya que, al reducir la demanda de algunos de ellos, los costos podrían aumentar considerablemente. Para lograr este objetivo es crucial fomentar la colaboración y los acuerdos entre distintas áreas de la atención oncológica.

En conclusión, la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de transformar todos los aspectos de la oncología, desde el diagnóstico hasta el tratamiento personalizado. A medida que estas innovaciones sigan siendo adoptadas en la práctica clínica, nos acercamos a brindar una atención más individualizada y efectiva para los pacientes con cáncer.

 

Referencias

      • Farina E, Nabhen JJ, Dacoregio MI, Batalini F, Moraes FY. An overview of artificial intelligence in oncology. Future Sci OA. 2022 Feb 10;8(4):FSO787. doi: 10.2144/fsoa-2021-0074. PMID: 35369274; PMCID: PMC8965797.

      • Jaber Nadia. (22 de marzo de 2022) Can artificial intelligence help see cancer in new ways?, National Cancer Institute. https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2022/artificial-intelligence-cancer-imaging.

      • Luchini, C., Pea, A. & Scarpa, A. Artificial intelligence in oncology: current applications and future perspectives. Br J Cancer 126, 4–9 (2022). https://doi.org/10.1038/s41416-021-01633-1

      • Niraula, D., Sun, W., Jin, J., Dinov, I.D., Cuneo, K.C., Jamaluddin, J., Matuszak, M.M., Luo, Y., Lawrence, T.S., Jolly, S., Ten Haken, R.K., & El Naqa, I. (2023). A clinical decision support system for AI-assisted decision-making in response-adaptive radiotherapy (ARCliDS). Scientific Reports, 13.

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