Juan Miguel Cejalvo, miembro de la Junta Directiva de SOLTI, oncólogo médico en el Hospital Clínico de Valencia e investigador de Incliva: «La IA es clave para mejorar la detección precoz del cáncer»

- ¿Qué supone la irrupción de la IA en la investigación del cáncer?

La llegada de la inteligencia artificial a la investigación del cáncer representa una revolución en la manera en que podemos analizar datos, identificar patrones y desarrollar nuevas estrategias terapéuticas. La IA es una herramienta que nos permite procesar enormes volúmenes de información provenientes de estudios genómicos, imágenes médicas e historias clínicas, acelerando el desarrollo de biomarcadores, la estratificación de pacientes y la personalización de tratamientos. En oncología, la IA ha sido clave para mejorar la detección precoz, optimizar el diseño de ensayos clínicos y predecir respuestas terapéuticas con modelos basados en aprendizaje automático. Esto no solo agiliza la investigación, sino que también ayuda a trasladar los hallazgos científicos a la práctica clínica de manera más eficiente.

- ¿Qué uso hace SOLTI de la IA?

Se están desarrollando proyectos innovadores en patología digital que utilizan inteligencia artificial para analizar imágenes de biopsias con alta precisión. Estas iniciativas permiten la automatización del diagnóstico, la identificación de patrones tumorales complejos y la clasificación precisa de los subtipos de cáncer. Adicionalmente, desde SOLTI pusimos en marcha una herramienta digital para profesionales, de acceso gratuito, Cyclibtool: gracias a la incorporación de la IA, más allá de evaluar las interacciones medicamentosas que tienen los tratamientos más comunes en combinación con el tratamiento específico para el cáncer de mama hormonal -inhibidores de ciclinas 4/6 aprobados- esta herramienta propone fármacos alternativos que el oncólogo puede administrar de forma segura evitando una combinación tóxica para la paciente.

- ¿Cómo puede ayudar la IA en las consultas de pacientes oncológicos?

En la consulta oncológica, la IA tiene un gran potencial para mejorar la atención al paciente en varios niveles. Nos puede ayudar en la toma de decisiones, los algoritmos pueden analizar el historial del paciente, sus características moleculares y las opciones terapéuticas disponibles, tanto estándares como ensayos clínicos, para sugerir estrategias de tratamiento personalizadas. También puede tener un papel en el apoyo de la comunicación médico-paciente, puede ayudar a proporcionar información de manera más comprensible, respondiendo dudas frecuentes o facilitando la educación del paciente sobre su enfermedad y opciones terapéuticas. Un aspecto también muy importante, es la optimización del tiempo, la IA puede automatizar tareas administrativas y burocráticas como la gestión de citas, la transcripción de notas médicas o la clasificación de resultados de pruebas, permitiendo que los oncólogos dediquen más tiempo a la atención directa del paciente.

- ¿Agilizará el intercambio de información entre profesionales del gremio?

Desde luego, la IA tiene el potencial de revolucionar la forma en que los oncólogos y otros profesionales comparten información, haciendo que el conocimiento fluya de manera más rápida y eficiente. Por ejemplo, la IA pueden analizar miles de artículos publicados y resaltar los hallazgos más relevantes. Además, puede estructurar y analizar información de múltiples centros para facilitar la colaboración entre grupos de investigación y el desarrollo de proyectos de investigación. Estas herramientas permitirán que la información fluya de manera más rápida entre hospitales, centros de investigación y equipos multidisciplinares, favoreciendo una toma de decisiones más precisa y basada en la evidencia.

- ¿De qué manera la IA puede colaborar en el trabajo de un oncólogo?

La IA se está convirtiendo en un aliado clave en la oncología, complementando y facilitando el trabajo del especialista en varias áreas. En el ámbito del diagnóstico, los modelos de IA pueden procesar imágenes de mamografías y resonancias magnéticas con una sensibilidad y especificidad cada vez mayores, detectando alteraciones sutiles que podrían pasar desapercibidas en una evaluación convencional y que, eventualmente, podrían hacer el diagnóstico sin necesidad de biopsia. Esto permite identificar tumores en fases más tempranas, mejorando las tasas de detección precoz y facilitando decisiones terapéuticas más eficaces. Además, la IA está revolucionando la interpretación de la anatomía patológica mediante herramientas de patología digital, que analizan muestras de tejido y ayudan a clasificar subtipos tumorales con precisión. En la personalización de tratamientos, los algoritmos de machine learning pueden procesar información genómica y clínica para predecir la respuesta a distintas terapias, guiando así la selección del tratamiento más adecuado para cada paciente. Más allá del diagnóstico y la terapia, la IA también está contribuyendo a la monitorización de la enfermedad, analizando datos longitudinales de pacientes para detectar signos tempranos de recaída o progresión tumoral. En conjunto, estas aplicaciones convierten a la inteligencia artificial en una herramienta importante para los oncólogos, no como un sustituto, sino como un recurso que amplifica su capacidad de ofrecer una medicina más precisa, personalizada y eficiente.

- ¿Por qué la IA nunca podrá sustituir al sanitario?

Aunque la IA es una herramienta poderosa, nunca podrá reemplazar la experiencia, el juicio clínico y, sobre todo, la humanidad de los profesionales sanitarios. Por ejemplo, un diagnóstico de cáncer genera un gran impacto emocional en el paciente, y el apoyo humano del médico es insustituible. La IA nos puede ayudar con información, pero no puede proporcionar la cercanía y el acompañamiento necesarios en esos momentos críticos. La oncología no es una ciencia exacta, y muchas decisiones requieren un análisis individualizado que va más allá de los datos. Hay situaciones clínicas nuevas o inusuales donde la experiencia médica sigue siendo clave. En definitiva, la figura del médico y la relación médico-paciente sigue siendo insustituible, ya que el acompañamiento al paciente requiere no solo conocimientos científicos, sino también sensibilidad, juicio clínico y un enfoque humano que la tecnología nunca podrá replicar, sobre todo, de una forma verdadera.

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