La inteligencia artificial está comenzando a desempeñar un papel cada vez más relevante en la medicina, desde la optimización de procesos clínicos hasta la detección temprana de enfermedades. Uno de los ámbitos donde esta tecnología está mostrando avances es el diagnóstico del cáncer de mama, una patología que representa la primera causa de muerte oncológica en mujeres en Chile.
Especialistas, representantes del sector sanitario y pacientes de distintos países de Latinoamérica se reunieron para analizar cómo la innovación tecnológica puede contribuir a mejorar el acceso a la salud, reducir las brechas y acelerar los diagnósticos.
Entre las herramientas presentadas destacó Lunit, un software de inteligencia artificial que complementa el trabajo de los radiólogos mediante el análisis de imágenes mamarias.
Lunit: inteligencia artificial que analiza mamografías en segundos
Uno de los principales desafíos en el diagnóstico del cáncer de mama es el tiempo que transcurre entre la realización de los exámenes y la entrega de los resultados. En ese escenario, la inteligencia artificial busca convertirse en un apoyo para los equipos médicos.
Lunit es un software que procesa imágenes de mamografías e identifica posibles lesiones malignas. Según explicaron los especialistas, el análisis se realiza en aproximadamente 20 a 40 segundos.
"Lo que hace es identificar solamente lesiones malignas, no te va a identificar lesiones benignas o quistes", explicaron sobre el funcionamiento de esta herramienta.
La tecnología busca complementar la evaluación de los especialistas, facilitar la identificación de hallazgos sospechosos y agilizar el proceso de diagnóstico, permitiendo que las pacientes puedan acceder antes a las siguientes etapas de evaluación y tratamiento.
De acuerdo con los testimonios, la incorporación de estas herramientas puede contribuir a reducir considerablemente los tiempos de espera, que anteriormente podían extenderse por semanas.
Inteligencia artificial para mejorar la detección de enfermedades
Otra de las soluciones presentadas fue Arcángel, un asistente digital que analiza información de las historias clínicas para identificar señales de alerta relacionadas con patologías complejas.
Su funcionamiento se basa en revisar los antecedentes médicos de los pacientes, reconocer patrones y detectar indicios que podrían pasar inadvertidos durante una evaluación convencional.
"Analizamos su historia clínica, identificamos todos esos pequeños alertamientos que en algún momento estuvieron ahí, emitimos esas alertas para que el especialista (...) pueda decir, a este paciente tenemos que hacerle un examen diagnóstico definitivo", explicaron sobre la herramienta.
Entre sus aplicaciones se encuentra la identificación no invasiva de enfermedades como la atrofia muscular espinal. Su implementación podría contribuir a reducir los ingresos hospitalarios hasta en un 45%.
En este modelo, la inteligencia artificial no reemplaza la decisión médica, sino que funciona como un apoyo para que los profesionales puedan identificar oportunamente a los pacientes que requieren estudios adicionales.
