La inteligencia artificial (IA) ha entrado en el debate p\u00fablico por todo lo alto, pero los investigadores llevan tiempo estudiando su potencial para transformar la atenci\u00f3n a las personas con c\u00e1ncer y mejorar los resultados de los pacientes. En el Congreso ESMO 2023 en Madrid (Espa\u00f1a), del 20 al 24 de octubre habr\u00e1 sesiones espec\u00edficas centradas en la IA (1,2) para dar a conocer los avances que se han hecho en t\u00e9rminos de m\u00e9todos de computaci\u00f3n avanzados aplicados a la oncolog\u00eda.<\/p>\n
La Ley de Amara dice que tendemos a sobreestimar el impacto inmediato de la tecnolog\u00eda y subestimar sus efectos a largo plazo. No obstante, como sucede con cualquier \u00e1rea de conocimiento relacionada con la salud humana, es necesario a\u00f1adir cierta precauci\u00f3n al entusiasmo y, por lo tanto, nuevas tecnolog\u00edas como la IA, el aprendizaje autom\u00e1tico y el an\u00e1lisis de grandes cantidades de datos (\u2018big data\u2019) se est\u00e1n incorporando de manera m\u00e1s lenta y con m\u00e1s precauciones que en otros sectores. Los ejemplos de su aplicaci\u00f3n en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica hasta ahora se limitan a la clasificaci\u00f3n (triaje) de im\u00e1genes de biopsias, mamograf\u00edas y tomograf\u00edas computarizadas (CT, por sus siglas en ingl\u00e9s) de pulm\u00f3n usadas para realizar cribados de pacientes en funci\u00f3n de la presencia de tumores, as\u00ed como a algunas \u00e1reas de la investigaci\u00f3n sobre el c\u00e1ncer. No obstante, la implementaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas en la investigaci\u00f3n oncol\u00f3gica y la pr\u00e1ctica cl\u00ednica m\u00e1s extendidas est\u00e1 lejos de ser homog\u00e9nea, lo cual indica que existen barreras que pueden ralentizar su adopci\u00f3n y los beneficios que podr\u00edan aportar en los procesos de investigaci\u00f3n y los cuidados del c\u00e1ncer, incluyendo prevenci\u00f3n, cribado y rutas de atenci\u00f3n.<\/p>\n
Aprovechar el potencial de la IA para mejorar la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer <\/strong><\/p>\n A partir de un estudio cualitativo presentado en el Congreso ESMO 2023 (3), que explora el potencial de las tecnolog\u00edas basadas en IA para mejorar la obtenci\u00f3n de im\u00e1genes, el diagn\u00f3stico y los retrasos en el \u00e1rea de oncolog\u00eda en siete pa\u00edses europeos, la Dra. Raquel P\u00e9rez-L\u00f3pez, radi\u00f3loga del Instituto de Oncolog\u00eda Val d\u2019Hebron de Barcelona<\/strong>, considera que las gu\u00edas existentes sobre cribado y diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer, que est\u00e1n bien definidas, no se aplican de forma homog\u00e9nea dentro de Europa, por razones que pueden incluir tanto aspectos econ\u00f3micos como culturales.<\/p>\n P\u00e9rez-L\u00f3pez vio el potencial de las soluciones digitales emergentes para intervenir desde la base de la organizaci\u00f3n y anteponer el cribado de los pacientes a partir de sus historias cl\u00ednicas. \u201cYa existen plataformas basadas en IA que permiten el an\u00e1lisis de datos recogidos de forma habitual en las historias cl\u00ednicas electr\u00f3nicas y en las unidades de imagen, y que podr\u00edan contribuir a los programas de prevenci\u00f3n y cribado identificando a los individuos en riesgo de desarrollar la enfermedad, pero estos recursos est\u00e1n siendo infrautilizados\u201d, ha declarado P\u00e9rez-L\u00f3pez, quien atribuye este fen\u00f3meno a la ausencia de un marco legal para que los datos de los pacientes sean utilizados en estos procesos.<\/p>\n Controlar la IA para potenciar la investigaci\u00f3n en el mundo real<\/strong><\/p>\n Aplicaciones menos tangibles, pero igualmente importantes de los m\u00e9todos de computaci\u00f3n avanzados est\u00e1n transformado algunas \u00e1reas de la investigaci\u00f3n en oncolog\u00eda. En el campo de la gen\u00e9tica del c\u00e1ncer, por ejemplo, muchas de las mutaciones incluidas en los estudios gen\u00f3micos modernos se emplean para identificar a los pacientes adecuados para recibir terapias dirigidas empleando herramientas de IA que comparan los perfiles gen\u00e9ticos de cientos de miles de personas y elaboran predicciones sobre la funci\u00f3n de estas mutaciones en el riesgo de desarrollar c\u00e1ncer. Estas tecnolog\u00edas se han empezado a usar tambi\u00e9n recientemente de forma m\u00e1s extendida para analizar diversos tipos de datos incluidos en estudios de evidencia obtenida en el mundo real, que est\u00e1n ganando terreno como un medio de generar evidencia en campos como el de los c\u00e1nceres raros, en los que no es posible realizar ensayos cl\u00ednicos aleatorizados tradicionales, o para acercar los resultados de los ensayos cl\u00ednicos y los resultados de los pacientes en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, entre los cuales se observan diferencias frecuentemente.<\/p>\n No es casual que la reciente publicaci\u00f3n de la \u2018ESMO Guidance for Reporting Oncology real-World evidence (GROW)\u2019 (4), desarrollada para orientar las publicaciones cient\u00edficas en este campo, tambi\u00e9n aborden el asunto de las tecnolog\u00edas basadas en IA. En particular, la gu\u00eda ESMO-GROW tiene como objetivo armonizar las pr\u00e1cticas de la investigaci\u00f3n oncol\u00f3gica proporcionando recomendaciones detalladas sobre las pruebas y pasos de validaci\u00f3n necesarios para presentar datos obtenidos en el mundo real de forma precisa y transparente. Entre esas recomendaciones se incluyen consideraciones relacionadas con el empleo de algoritmos de IA para el an\u00e1lisis de datos en estudios sobre mundo real, una inclusi\u00f3n necesaria para plasmar todas las consideraciones relevantes y espec\u00edficas al \u00e1rea de oncolog\u00eda y adelantarse a los avances que se presenten en el futuro.<\/p>\n \u201cEn el futuro pr\u00f3ximo, podremos ver c\u00f3mo las herramientas de IA transforman el procesamiento de datos dentro de los sistemas de informaci\u00f3n de los hospitales y de las historias cl\u00ednicas haciendo posible que los m\u00e9dicos estructuren notas sin texto y obtengan res\u00famenes de grandes cantidades de informaci\u00f3n presionando un bot\u00f3n, lo cual facilitar\u00e1 en gran medida la obtenci\u00f3n de datos del mundo real de las historias cl\u00ednicas para generar nuevo conocimiento en la investigaci\u00f3n\u201d, ha declarado el Dr. Rodrigo Dienstmann, redactor jefe de la revista ESMO Real World Data and Digital Oncology y Director de Oncocl\u00ednicas Precision Medicine en Sao Paulo (Brasil),<\/strong> explicando adem\u00e1s que el documento aborda este probable escenario en el cual los datos empleados para investigar ya no ser\u00e1n recogidos ni estructurados por expertos, sino procesados y resumidos por una m\u00e1quina.<\/p>\n \u201cAdoptar un m\u00e9todo est\u00e1ndar para evaluar las tecnolog\u00edas basadas en IA con el mismo grado de fiabilidad con el cual se eval\u00faan los medicamentos en los ensayos cl\u00ednicos ser\u00e1 crucial para aprovechar al m\u00e1ximo sus beneficios, a la vez que se garantiza que su adopci\u00f3n no incrementa el riesgo de distorsiones que podr\u00eda causar desigualdad en la atenci\u00f3n a los pacientes\u201d, ha puntualizado Dienstmann.<\/p>\n Implementando la oncolog\u00eda digital en la pr\u00e1ctica<\/strong><\/p>\n La investigaci\u00f3n en el mundo real impulsada por el an\u00e1lisis de datos avanzado est\u00e1 siendo cada vez m\u00e1s habitual en los ensayos cl\u00ednicos, algo que tambi\u00e9n est\u00e1 empezando a extenderse entre las agencias reguladoras que lo emplean en los procesos de autorizaci\u00f3n de nuevos medicamentos. Por lo tanto, la capacidad de interpretar con precisi\u00f3n este tipo de evidencia ser\u00e1 una habilidad esencial para todos los profesionales de la oncolog\u00eda en el futuro. La revista ESMO Real World Data and Digital Oncology<\/a> es una nueva plataforma revisada por pares en abierto dedicada a la publicaci\u00f3n de ciencia y formaci\u00f3n de alta calidad sobre la transformaci\u00f3n de la atenci\u00f3n en c\u00e1ncer con tecnolog\u00edas digitales y del mundo real.<\/p>\n Seg\u00fan Dienstmann, los onc\u00f3logos -como grupo- no est\u00e1n preparados para esta evoluci\u00f3n y tiene necesidades formativas que van a crecer en la misma medida en que lo haga la IA a los flujos de trabajo cl\u00ednicos. \u201cHay mucha aprensi\u00f3n sobre el impacto que la IA tendr\u00e1 en la profesi\u00f3n cuando las m\u00e1quinas superen a los m\u00e9dicos en algunas de sus tareas tradicionales y repetitivas\u201d, cuenta. \u201cNecesitamos formar a los m\u00e9dicos para que empleen estas herramientas con inteligencia y confianza a partir de una comprensi\u00f3n clara de sus valores y de sus limitaciones, para que las m\u00e1quinas y las personas puedan conseguir, trabajando juntos, mejores resultados de los que obtendr\u00edan por separado. ESMO Real World Data and Digital Oncoogy va a ser una fuente para que los m\u00e9dicos se enfrenten a la incorporaci\u00f3n de la oncolog\u00eda digital en su pr\u00e1ctica habitual\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La inteligencia artificial (IA) ha entrado en el debate p\u00fablico por todo lo alto, pero los investigadores llevan tiempo estudiando su potencial para transformar la atenci\u00f3n a las personas con c\u00e1ncer y mejorar los resultados de los pacientes. 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