La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el campo de la medicina, ofreciendo herramientas innovadoras que mejoran la atención y los tratamientos. En el contexto del mieloma múltiple, la IA permite el análisis avanzado de datos clínicos y genómicos, facilitando diagnósticos más precisos y personalizados. Además, su capacidad para predecir respuestas a tratamientos y optimizar terapias puede transformar la gestión de esta enfermedad, prometiendo un futuro más esperanzador para los pacientes.
Durante Hemato 2024, el Congreso Nacional de la Sociedad Española de Hematología y Hemoterapia (SEHH) y la Sociedad Española de Trombosis y Hemostasia (SETH), la especialista Marta Sonia González Pérez, del Servicio de Hematología y Hemoterapia del Hospital Universitario de Santiago de Compostela, en el simposio sobre mieloma múltiple expuso el uso de aplicaciones de IA en esta enfermedad.
"La IA se define de diversas maneras, pero personalmente prefiero esta: es cualquier sistema capaz de realizar tareas normalmente realizadas por humanos, como la interpretación del lenguaje o el aprendizaje", señaló la especialista. La IA es especialmente útil en medicina, ya que puede procesar enormes cantidades de datos más rápidamente y eficazmente que los humanos. "Utiliza algoritmos matemáticos y redes neuronales para identificar patrones, y su entrenamiento se basa en ejemplos en lugar de reglas rígidas, lo que le permite mejorar su aprendizaje con la experiencia y, una vez entrenada, la IA puede tomar decisiones sobre los temas específicos para los que ha sido capacitada", explicó González Pérez.
Automatizar el diagnóstico y estratificar riesgos
Dentro de la medicina, la IA tiene múltiples aplicaciones. "Utiliza métodos estadísticos y deep learning para aprender de los datos, además, también emplea el procesamiento de lenguaje natural, una herramienta que permite extraer y procesar información", indicó la experta durante la ponencia. Para desarrollar modelos de IA, primero es necesario definir un objetivo claro y contar con datos de calidad. Según expuso, "es fundamental educar a la máquina de manera adecuada, ya que si se le proporcionan datos sesgados o erróneos, el resultado será una herramienta poco fiable".
Una de las grandes ventajas de la IA es su capacidad para trabajar con datos no estructurados, como imágenes de citología y radiología, así como texto, lo cual es más complejo. "Tras obtener los datos, es crucial dividirlos en conjuntos de entrenamiento y validación para garantizar que el sistema esté correctamente entrenado", señaló González. Así, la capacidad de un modelo de IA para generalizar y ser reproducible es esencial, evitando que se entrene con datos de grupos demasiado específicos o diferentes.
"En el ámbito del cáncer de colon, por ejemplo, la IA puede automatizar el diagnóstico y estratificar riesgos, así como prever la eficacia y toxicidad de tratamientos específicos para cada paciente", aseguró la experta, quien añadió que un estudio reciente, que incluyó a más de 4.000 pacientes, utilizó varios algoritmos para identificar cuál era el más efectivo para diferenciar entre pacientes con distintas enfermedades reumatológicas y renales. La automatización del diagnóstico en áreas como la radiología y citología es un gran avance, ya que elimina la subjetividad inherente al análisis humano.
En cuanto a la estratificación de riesgo y selección de terapias, un sistema basado en IA puede generar curvas de supervivencia para distintas terapias, lo que ayuda a identificar el tratamiento óptimo para cada paciente. Un artículo reciente sobre este tema utiliza una base de datos internacional para demostrar la capacidad de la IA para predecir la supervivencia de los pacientes con más del 70% de precisión.
Además, el uso del procesamiento de lenguaje natural en la medicina también tiene un gran potencial. "Los chatbots y otros sistemas basados en esta tecnología pueden ofrecer recomendaciones sobre el tratamiento más apropiado para los pacientes", expuso González. "Esto no solo puede mejorar la eficiencia del sistema de salud, sino que también puede ayudar a los médicos a tomar decisiones más informadas y basadas en datos", concluyó.
En resumen, la inteligencia artificial está estableciendo nuevas pautas en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, especialmente en el ámbito del cáncer y, en particular, en el mieloma múltiple. La IA optimiza no solo el diagnóstico y la estratificación de riesgos, sino también la selección y secuenciación de terapias. Con el avance continuo de estas tecnologías, podemos anticipar un futuro donde la IA no solo complementa, sino que también transforma radicalmente la atención médica, mejorando los resultados y la calidad de vida de los pacientes.
