Igual que no hay dos personas iguales, no hay dos tumores iguales, algo que viene determinado por el perfil molecular. Las modificaciones del código genético de cada uno marcan la dinámica del cáncer, y la información permite hacer prevención y una detección precoz, que no es igual para todos.
Las plataformas y algoritmos de inteligencia artificial (IA) ayudan a hacer medicina de precisión, al diagnóstico y tratamiento del cáncer, pues la IA aporta precisión a los datos de radiólogos y patólogos, lo que impacta en mejores resultados. Así lo ha destacado en la segunda jornada del IV Forum Europeo de Inteligencia Artificial que se celebra en Alicante Jesús García-Foncillas, catedrático de Oncología de la Universidad Autónoma de Madrid, y director del departamento de Oncología de la Fundación Jiménez Díaz.
Tecnología y salud
El experto, un referente internacional en medicina personalizada y aplicación de la IA al diagnóstico y el tratamiento del cáncer, ha abierto la sesión sobre el valor que aporta la tecnología al sector de la salud y el bienestar que ha tenido lugar este jueves en el ADDA, moderada e introducida por Manuel Bonilla, director Corporativo de Innovación SHA&AB Living Group y presidente de Encuentros NOW, que organiza este foro junto a la Fundación Ellis Alicante, la Real Academia de Ingeniería de España y Prensa Ibérica, este año con el lema “Del potencial al impacto: el poder transformador de la IA”. García-Foncillas ha recalcado que el uso de IA es una realidad ya en el traspaso de los resultados en modelos animales a la fase clínica para el desarrollo de nuevas terapias y fármacos de cara los mejores tratamientos.
“En el diagnóstico del cáncer de pulmón, por ejemplo, la misma mancha no es igual para todos. El análisis nos da información de que tipo y qué tratamiento va a ser el que mejor nos lleve en cada paciente”, ha señalado el oncólogo de la Jiménez Díaz.
También ha abundado en que, gracias a la IA, los patólogos están afinando en la afectación de los ganglios en cáncer de mama, y en la aplicación de algoritmos para un subgrupo de pacientes difícil de determinar en base al análisis de una proteína.
Cáncer ginecológico y de hígado
En cáncer ginecológico, la inteligencia artificial permite analizar imágenes con el perfil molecular y aplicar terapias con más beneficios, “y en cáncer de hígado tres cuartos de lo mismo. No hay situaciones fáciles de diagnosticar ni dos tumores iguales. Aquí tenemos una oportunidad muy importante”.
También se utiliza la IA en cáncer de cerebro para guiar nuevos tratamientos con análisis molecular y de imagen. García-Foncillas se ha referido asimismo a que los algoritmos de IA ayudan a predecir el riesgo de recaída, y que en inmunoterapia está cambiando el paradigma. “Lo estamos viendo en cáncer de pulmón. Con el uso de análisis de imagen se determina qué tipo va mejor en cada uno de los tumores”.
Toxicidades
Precisamente, ha explicado a un auditorio repleto sobre la búsqueda de fármacos nuevos, que en inmunoterapia gran parte del desarrollo de laboratorio viene precedido de análisis de estructuras por IA. Asimismo, ha destacado su eficaz papel en las toxicidades que provocan los tratamientos con riesgo de muerte, sobre todo en pulmón, corazón e hígado, cuando el sistema inmunitario activado por la inmunoterapia puede atacar el organismo.
“Hemos tenido en 15 años de investigación muertes por toxicidad. Hemos trabajado con una plataforma para identificar personas que en tratamiento de inmunoterapia tengan riesgo de desarrollar inflamación importante pulmón y peligro de muerte aun con los mejores medios en Cuidados Intensivos”.
Esto permite ver qué pacientes tratar y cuáles con inmunoterapia. “Es una utilidad muy importante identificar el riesgo y anticiparnos. Sin lugar a dudas, en cáncer es una realidad que la ayuda que aporta la inteligencia artificial nos permite desbrozar cuáles son los pacientes que se benefician de terapias específicas y cuáles son los riesgos”.
En cáncer la inteligencia artificial nos permite desbrozar cuáles son los pacientes que se benefician de terapias específicas y cuáles son los riesgos
Cátedra ENIA
Precisamente en cáncer, Juan Carlos Trujillo, director de la cátedra ENIA de la Universidad de Alicante (UA) y experto en procesamiento y análisis de Big Data, ha explicado que la cátedra de inteligencia artificial de la UA ha impulsado junto a la empresa Balladeer una plataforma que genera gemelos digitales en base a datos clínicos e imágenes radiológicas capaces de detectar el tumor y predecir su evolución, como caso de éxito aplicado en salud. Trujillo ha definido el trabajo de ENIA con millones de datos multimodales y dos retos fundamentales: el sesgo o vulnerabilidad, y la explicabilidad, como un aspecto crítico.
Trujillo ha presentado un proyecto de diagnóstico y tratamiento de TDAH (trastorno de déficit de atención e hiperactividad), que afecta al 4 % de los niños en la Comunidad, donde un niño por clase tiene esta patología. «El Big Data hace que un modelo entrenado con datos tenga una salida con gamificaciones desarrolladas por expertos del Departamento de Psicología de la Salud de la UA».
Con unos modelos de machine learning hemos logrado detectar interferencias en otros puntos del cerebro en niños con TDAH
Se trata de una tecnología no invasiva y más lúdica que los test tradicionales de los psicólogos, con gafas de realidad virtual y cascos que recogen la actividad cerebral. «Con unos modelos de machine learning hemos logrado detectar interferencias en otros puntos del cerebro». También les permite realizar un diagnóstico diferencial entre TDAH y TEA (trastorno del espectro autista).
Sobre IA y cerebro, ha hablado Julia Guiomar, científica y directora del Grupo de Neuroimagen del Instituto Cajal del Centro Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y vicepresidente de la Academia Joven de España.
Con 86 mil millones de neuronas conectadas a otros miles, el cerebro es una red compleja que obliga a los científicos a trabajar en múltiples disciplinas para entender cómo funciona. “Estamos interesados en saber lo que hace milisegundo a milisegundo. Necesitamos algoritmos que nos permitan estimar lo que sucede dentro de la cabeza sin abrirla. Nos interesa mucho estudiar a personas sanas, porque a partir de las características de sus señales podemos ver alteraciones, por ejemplo, en epilepsia”.
Alzhéimer
En cuanto al estudio de las patologías neurodegenerativas, como el alzhéimer o el párkinson, “queremos tratar de estimar las alteraciones cerebrales antes de que aparezcan las manifestaciones clínicas porque a veces el cerebro está tan dañado que es irreversible”.
Es decir, tratar de predecir cuándo va a pasar para poder actuar antes de que ocurra “y para eso usamos todas las herramientas que podemos. Tratamos de incorporar técnicas de aprendizaje automático, de machine learning y los grandes modelos de lenguaje. Para nosotros supone un reto, porque esas técnicas muchas veces son cajas opacas”, ha advertido. De ahí la importancia de que “los datos que metamos sean limpios y estén procesados”.
La científica ha hecho hincapié en la necesidad de estandarizar datos y bancos de neuroimágenes que se aplican en el mundo, así como de algoritmos automatizados para preprocesar los datos y poder filtrar cosas no deseadas pues en el cerebro se cuelan las señales de corazón o la red eléctrica. Por ello, trabajan en una plataforma en la nube para conectarla con grandes clústers de computación.
Queremos estimar las alteraciones cerebrales antes de que aparezcan las manifestaciones clínicas porque a veces el cerebro está tan dañado que es irreversible
Reproducción asistida
Ángela Llaneza, doctora ginecológica especialista en fertilidad de Grupo Tambre, se ha referido a cómo la reproducción asistida se está beneficiando de todos los avances en IA. “Es una rama maravillosa de la medicina, que ha ayudado a muchas parejas pero tiene un problema: es tremendamente ineficiente”.
Con un porcentaje de éxito por ciclo del 30 % al 40 % en las parejas de mejor pronóstico, ha descrito cómo la IA puede ayudar a mejorar estas tasas ante el esfuerzo económico y psicológico de las parejas, y el que esfuerzo que realizan los propios profesionales.
“La IA por el momento no crea vida pero puede ayudar a que lleguemos a la vida y al bebé lo antes posible”, ha declarado la doctora en una época en que la edad de inicio de la maternidad es cada vez más tardía. Esto compromete las posibilidades porque la biología no ha evolucionado como la sociedad.
“Tenemos que ser conscientes de esta limitación biológica, sobre todo en un momento en que parece lo podemos tener todo gracias a la tecnología. Esto en reproducción asistida aún no es así”.
“Es fascinante cuando la vida se encuentre con el algoritmo. La IA no ayuda a hacer vida pero sí al embarazo y a disminuir el sufrimiento y el coste de los tratamientos”. El objetivo de estos profesionales es recuperar tantos óvulos como sea posible para facilitar el embarazo, “por eso es tan importante la IA”, y de ahí, el “gran esfuerzo para incorporarla con tecnologías válidas. Los algoritmos han de comportarse como dispositivos médicos con una regulación específica y con humanidad, para cuidar mejor al paciente, no una tecnología fría que haga que se conviertan en médicos”.
La IA no ayuda a hacer vida pero sí al embarazo y a disminuir el sufrimiento y el coste de los tratamientos
En estas clínicas, ha apuntado, se genera miles médicos, de imagen y laboratorio. “Procesar esto sin apoyo tecnológico es muy complicado. En cada ciclo se generan muchísimos datos. La idea es incorporarlos para priorizar la selección de embriones y transferirlos en el momento justo”.
Llaneza ha citado programas que manejan como Chloe, de Fairtility, un dispositivo de selección de embriones apoyado en IA que mejora un 10 % las posibilidades de éxito.
Tras las ponencias, Manuel Bonilla ha reflexionado en que la IA no es un fin en sí mismo, más bien un medio para alcanzar el propósito
“El paciente tiene que estar en el centro. Es muy importante la validación humana y la formación”. Asimismo, ha incidido en la importancia de los sesgos, “la IA puede alucinar, cuando se equivoca o se lo inventa”. De ahí la importancia de la ética, la trasparencia y la regulación, lo que, en línea con otros expertos, considera que no impide su avance.
Con un porcentaje de éxito por ciclo del 30 % al 40 % en las parejas de mejor pronóstico, la IA puede ayudar a mejorar las tasas en reproducción asistida
Hibridación
“El verdadero cambio no está en los algoritmos sino en cómo aprendemos a incorporarlos de forma responsable”, ha abundado Bonilla, quien ha hablado de la hibridación con la robótica o la realidad virtual. “En SHA fusionamos ciencia, tecnología y ciencia humana para mejorar la salud y el bienestar de las personas, para una salud de precisión y una longevidad personalizada”.
El verdadero cambio no está en los algoritmos sino en cómo aprendemos a incorporarlos de forma responsable
Así, ha ensalzado la IA como una ayuda en la prevención y el diagnóstico temprano, “pasamos de la medicina reactiva a la preventiva, la IA ayuda a ver lo que antes era invisible. Adaptar las pautas médicas, la formulación, ayuda a adaptar tratamiento a características médicas de cada paciente”.
Bonilla ha puesto en valor el papel de la medicina de precisión. “La IA va a ayudar en la eficacia, gracias al DATA, la monitorización en remoto y el cuidado en tiempo real, con alertas automáticas para que el equipo médico pueda tomar decisiones antes”. Apuesta porque en el futuro todos tendremos nuestro gemelo digital y otros asuntos de los que ha hablado han sido el papel de la suplementación y la microbiota, y el desajuste que se produce a menudo entre edad biológica y real, en lo que la inteligencia artificial también puede tener su papel.
Toda esta innovación considera que va a empoderar al paciente para que en el día a día pueda autocuidarse a la vez que permitirá ahorrar tiempo al especialista en tareas para dedicárselo más a la persona.
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