En la UCR ya se estaฬn efectuando los primeros estudios para valorar si es posible agilizar las lecturas de mamografiฬas mediante el uso de IA.
Por Revista Summa
La Universidad de Costa Rica (UCR) ya se encuentra dando los primeros pasos en la exploracioฬn del potencial de la inteligencia artificial (IA) para agilizar los procesos diagnoฬsticos de caฬncer y fortalecer la deteccioฬn temprana, entre ellos, del caฬncer de mama.
Este esfuerzo pionero estaฬ integrado por el Dr. Jean Carlo Segura Aparicio, meฬdico e investigador de la Escuela de Medicina, y forma parte de un estudio conjunto con la Universidad de Toronto (Canadaฬ) que busca evaluar el costo-efectividad de la IA en el diagnoฬstico del caฬncer, con eฬnfasis en esta enfermedad que representa la principal causa de caฬncer entre las mujeres costarricenses.
Los resultados preliminares del proyecto apuntan a que la inteligencia artificial podriฬa convertirse en una aliada estrateฬgica para optimizar los procesos cliฬnicos, reducir los tiempos de espera y priorizar la atencioฬn de las pacientes con mayor riesgo.
Mediante algoritmos entrenados para analizar mamografiฬas, esta tecnologiฬa podriฬa reorganizar el orden de revisioฬn de los estudios y facilitar que los casos con alteraciones sean evaluados con mayor rapidez.
En esta entrevista, el Dr. Segura profundiza en los hallazgos iniciales de la investigacioฬn y explica el potencial de la IA en el aฬmbito meฬdico para transformar el sistema de salud costarricense, siempre bajo la supervisioฬn y el criterio cliฬnico de los profesionales de la medicina.
Dr. Segura, ยฟpuede la inteligencia artificial ayudar a detectar el caฬncer en etapas maฬs tempranas y con mayor precisioฬn que los meฬtodos tradicionales? ยฟPor queฬ y de queฬ manera?
โ Jean Carlo Segura Aparicio (JSA): โCreo que cuando hablamos del uso de la inteligencia artificial en salud, es fundamental entenderla como un trabajo conjunto entre el ser humano y la tecnologiฬa. No se trata de que la IA sustituya al personal meฬdico, sino de aprovechar esa interaccioฬn para optimizar la atencioฬn en salud.
Actualmente, la inteligencia artificial no puede realizar diagnoฬsticos ni decidir tratamientos de manera autoฬnoma; siempre requiere la supervisioฬn y el criterio del equipo cliฬnico. Sin embargo, su aplicacioฬn siฬ permite reducir tiempos y costos, especialmente en el abordaje de distintas patologiฬas oncoloฬgicas.
Aunque su implementacioฬn no es sencilla y exige un esfuerzo interdisciplinario e interinstitucional, cuando las herramientas son correctamente entrenadas y validadas, pueden ofrecer grandes beneficios a la poblacioฬn, ya que ayudan a anticipar probabilidades diagnoฬsticas y a mejorar las rutas de atencioฬn de los pacientesโ.
โ ยฟEn el caฬncer de mama se podriฬa ver un beneficio similar al aplicar la IA, si lo hubiera? ยฟDe queฬ forma?
โ JSA: โDesde hace varios anฬos, junto con la Universidad de Toronto, hemos venido trabajando en el anaฬlisis del costo-efectividad del uso de la inteligencia artificial para el diagnoฬstico de distintos tipos de caฬncer, entre ellos el caฬncer de mama. Una de las herramientas con mayor potencial que hemos estudiado es la lectura automatizada de mamografiฬas, la cual permite priorizar los estudios con mayor probabilidad de mostrar una lesioฬn canceriฬgena y facilitar asiฬ una deteccioฬn maฬs oportuna.
Nuestro estudio fue disenฬado al tomar en cuenta las caracteriฬsticas propias del sistema de salud costarricense y la realidad del paiฬs. Los resultados obtenidos muestran un beneficio significativo para las mujeres diagnosticadas con esta patologiฬa, estimado en aproximadamente 7.6 QALYs; es decir, anฬos de vida ajustados por calidad. Este indicador nos permite medir no solo la cantidad de vida ganada, sino tambieฬn la calidad de esa vida posterior al diagnoฬstico.
El estudio contemploฬ muฬltiples escenarios y variables, incluidas las rutas de atencioฬn, las caracteriฬsticas poblacionales y los distintos tipos de caฬncer. El siguiente paso seraฬ avanzar hacia la fase de implementacioฬn dentro del sistema de salud, con el objetivo de trasladar estos hallazgos a beneficios concretos para las pacientesโ.
โ Uno de los principales desafiฬos en la oncologiฬa, de acuerdo con el Dr. Alpiฬzar, es el tiempo de espera para el diagnoฬstico. ยฟCoฬmo podriฬa la inteligencia artificial acelerar es- tos procesos y hacer maฬs eficiente la atencioฬn? ยฟEsto seriฬa especialmente beneficioso en los casos de caฬncer de mama? ยฟPor queฬ?
โ JSA: โTal como lo menciona el doctor Alpiฬzar, el tiempo es un factor determinante en el abordaje de una paciente diagnosticada con caฬncer de mama. La evidencia cientiฬfica es clara en senฬalar que mientras maฬs temprano se inicia el manejo, mayores son las probabilidades de eฬxito terapeฬutico, supervivencia y mejora en la calidad de vida.
En ese sentido, la inteligencia artificial puede aportar en dos grandes aฬreas: por un lado, al ayudar a anticipar el โdiฬa ceroโ, que corresponde al momento en que se confirma el diagnoฬstico y se inicia el tratamiento; y por otro, al optimizar la ruta de atencioฬn de la paciente dentro de los diferentes niveles de especializacioฬn del sistema de salud.
En el caso especiฬfico del caฬncer de mama y en liฬnea con el trabajo que venimos desarrollando, el objetivo es lograr una deteccioฬn maฬs oportuna mediante herramientas que permitan priorizar la lectura de mamografiฬas.
Esto significa que los estudios con mayor probabilidad de mostrar una lesioฬn sospechosa puedan ser evaluados antes y permitir que los radioฬlogos emitan su criterio con mayor rapidez. La inteligencia artificial reorganiza el orden habitual de re- visioฬn de los estudios, que normalmente es cronoloฬgico, para priorizar seguฬn el riesgo estimado.
Y ahiฬ radica justamente el valor del binomio humano-IA: la tecnologiฬa puede senฬalar patrones o probabilidades, pero la decisioฬn final siempre recae en el criterio del radioฬlogo, quien confirma o descarta el diagnoฬsticoโ.
โ ยฟPodriฬa la IA aportar en el disenฬo de tratamientos especiฬficos seguฬn el perfil de cada paciente? ยฟDe queฬ manera? Deฬ algunos ejemplos y coฬmo se podriฬa ayudar a las pacientes con caฬncer de mama.
โ JSA: โCuando hablamos de inteligencia artificial en salud, es importante entender que forma parte de lo que se conoce como medicina de precisioฬn.
Seguฬn el U.S. National Human Genome Research Institute (NH- GRI), la medicina de precisioฬn es un enfoque innovador que utiliza informacioฬn geneฬtica, ambiental y del estilo de vida de cada persona para orientar las decisiones sobre su diagnoฬstico, tratamiento y prevencioฬn de enfermedades.
En este contexto, la inteligencia artificial permite analizar grandes voluฬmenes de datos, lo que conocemos como big data, provenientes de los expedientes de salud.
A partir de esa informacioฬn, se pueden identificar grupos poblacionales con caracteriฬsticas similares y disenฬar estrategias maฬs efectivas para el manejo de distintas patologiฬas. En el caso del caฬncer de mama, por ejemplo, sabemos que existen subtipos definidos geneฬticamente que orientan terapias especiฬficas.
Sin embargo, la medicina de precisioฬn ampliฬa auฬn maฬs esa capacidad, ya que permite analizar millones de datos sobre la evolucioฬn cliฬnica de cada paciente y asiฬ optimizar su tratamiento, al aumentar sus probabilidades de supervivencia.
Un buen ejemplo de coฬmo funciona esto son las bases de datos internacionales como The Cancer Genome Atlas (TCGA), que almacenan los perfiles geneฬticos de miles de tumores. Gracias a esa informacioฬn, es posible correlacionar mutaciones con la respuesta a los tratamientos y con el pronoฬstico de cada paciente.
Al utilizar algoritmos de machine learning, estos datos se procesan para predecir la respuesta terapeฬutica o el riesgo de recurrencia, lo que permite tomar decisiones meฬdicas mucho maฬs informadas. En el caso de Costa Rica, contamos con el EDUS, donde existen datos sociales, ambientales y psicoeducativos.
Algunos autores llaman a este en- foque โsmall data with big meaningโ o โdatos pequenฬos con gran significadoโ, porque, aunque se trate de informacioฬn maฬs localizada, tiene un enorme valor contextual. Al combinar estos distintos tipos de informacioฬn: geneฬtica, cliฬnica y social, podemos disenฬar intervenciones mucho maฬs personalizadas y culturalmente sensibles, y lograriฬamos un abordaje verdaderamente preciso y centrado en la persona.
Tal como ha senฬalado el Dr. Alpiฬ- zar, actualmente se estaฬn desarrollando diversas investigaciones orientadas a identificar los factores de riesgo desde una perspectiva biopsicosocial, al considerar los distintos elementos que afectan a cada paciente de manera individual. Mirando hacia el futuro, resulta muy prometedor poder combinar los hallazgos de estos estudios con el anaฬlisis automatizado de imaฬgenes mamograฬficas.
Esta integracioฬn permitiriฬa avanzar hacia una medicina de precisioฬn maฬs completa y equitativa, brindando a todas las mujeres costarricenses un abordaje diagnoฬstico y terapeฬutico adaptado a sus caracteriฬsticas y necesidades particularesโ.
โ ยฟQueฬ retos debe enfrentar Costa Rica para implementar sistemas de IA en oncologiฬa de manera segura y equitativa? ยฟLa UCR estaฬ haciendo algo para ayudar? ยฟQueฬ iniciativas? Mencione y explique, por favor.
JSA: โEn el caso de Costa Rica, contamos con un sistema de salud y seguridad social que ha sido reconocido a nivel internacional como un modelo ejemplar. Uno de los factores que ha permitido alcanzar ese nivel es la constante innovacioฬn y mejora en los procesos de atencioฬn cliฬnica.
Seguฬn la Organizacioฬn Mundial de la Salud, y en concordancia con los ocho principios rectores de la salud digital, el acceso a la inteligencia artificial en salud debe ser inclusivo, seguro, interoperable y respetuoso de los derechos humanos.
Desde una perspectiva eฬtica, cumplir con estos principios representa un reto importante para cualquier paiฬs. En nuestro contexto, uno de los desafiฬos maฬs relevantes es garantizar que todas las mujeres costarricenses, sin importar su lugar de residencia, puedan beneficiarse por igual de los avances tecnoloฬgicos que ofrece la inteligencia artificial.
Desde la academia, hemos esta- do trabajando en la evaluacioฬn del costo-efectividad de estas herramientas. En particular, desarrollamos un estudio utilizando la pla- taforma TreeAge Pro-2024, cuyos resultados seguฬn los valores de ICER (incremental cost-effectiveness ratio), WTP (willingness to pay) y costos totales indican que la implementacioฬn de este tipo de tecnologiฬa es viable dentro de nuestro sistema de seguridad social.
Ademaฬs, hemos llevado a cabo mesas de trabajo con distintos profesionales de la CCSS, enfocadas en los procesos de implementacioฬn, reentrenamiento y validacioฬn cliฬnica de la herramienta, pasos fundamentales para asegurar que su uso sea realmente beneficioso y eฬticamente responsable dentro del sistema de salud costarricenseโ.
Desde su experiencia, ยฟcoฬmo imagina usted el futuro de la atencioฬn oncoloฬgica en los proฬximos diez anฬos gracias a la inteligencia artificial?
โJSA: โPredecir el futuro en esta era de la inteligencia artificial es real- mente complejo, porque los algoritmos evolucionan de forma exponencial. Cada diฬa surgen nuevas herramientas con un enorme potencial para mejorar la salud y el bienestar de las personas. Hoy ya vemos coฬmo la inteligencia artificial se utiliza en tecnologiฬas de alta complejidad, como ultrasonidos o tomografiฬas computarizadas.
Personalmente, visualizo que en los proฬximos diez anฬos contaremos con herramientas de inteligencia artificial disenฬadas especiฬficamente para nuestra realidad costarricense y para los desafiฬos que enfrenta nuestro sistema de salud. Tambieฬn veremos a maฬs profesionales incorporando estas tecnologiฬas en su praฬctica diaria, de manera natural y rutinaria.
Sin embargo, quisiera subrayar algo fundamental, especialmente en el marco del mes de concientizacioฬn sobre el caฬncer de mama: la prevencioฬn sigue siendo nuestra mejor herramienta. Promover estilos de vida saludables es clave para reducir el riesgo de desarrollar enfermedades oncoloฬgicas, como lo ha descrito el Dr. Alpiฬzar.
Finalmente, a las personas que hoy enfrentan un diagnoฬstico de caฬncer, quiero transmitirles que desde la academia continuamos investigando y desarrollando meฬ- todos de vanguardia, con el compromiso de ofrecer siempre la mejor atencioฬn y las opciones maฬs innovadoras posiblesโ.