¿Podría la IA acelerar la atención de pacientes con cáncer de mama? La UCR tiene nuevos avances

El Dr. Warner Alpízar Alpízar, profesor catedrático y experto en biología tumoral de la Universidad de Costa Rica (UCR), ha sido enfático en múltiples ocasiones: “la cantidad de casos de cáncer está aumentando en Costa Rica, la ruta de atención no se acelera y el impacto es muy alto como para no hacer nada”. Si hablamos de cáncer de mama, esta realidad es aún más preocupante.

Los últimos datos del Observatorio Global del Cáncer, de la Organización Mundial de la Salud (OMS), indican que el cáncer de mama ocupa la primera posición como el de mayor incidencia en mujeres a nivel mundial—con casi 2 296 840 personas afectadas y 666 103 muertes—. A su vez, es el segundo de mayor incidencia internacional si se suman todos los tipos de cáncer entre hombres y mujeres.

Para el caso de Costa Rica, el Observatorio de la OMS registra cerca de 1 344 casos y 423 fallecimientos anualmente. En mujeres costarricenses, este cáncer ocupa la primera posición por su alta incidencia.

Ante ese desafiante contexto entra la inteligencia artificial (IA), la cual en los últimos años se ha posicionado como una posible aliada para acelerar los procesos diagnósticos y mejorar los tratamientos en distintas enfermedades, entre ellas, el cáncer de mama. Pero, ¿qué tan fiable es? ¿Es la IA realmente una herramienta confiable? Pues, la UCR ya tiene algunos avances iniciales, no concluyentes, pero sí muy favorables.

Bajo la destacada participación del Dr. Jean Carlo Segura Aparicio, médico e investigador de la UCR, desde hace más de un año la Escuela de Medicina de la UCR, en conjunto con la Universidad de Toronto (Canadá), está efectuando un innovador estudio que busca evaluar el costo-efectividad de la inteligencia artificial en el diagnóstico del cáncer. Uno de ellos es, precisamente, el cáncer de mama.

El objetivo es optimizar los procesos clínicos, reducir los tiempos de atención y mejorar la precisión diagnóstica dentro del sistema de salud.

De manera preliminar, comentó el Dr. Segura, los datos obtenidos con la Universidad de Toronto y la UCR han revelado que la IA sí posee un gran potencial que podría ayudar a agilizar las lecturas de mamografías y, así, priorizar la atención de aquellas pacientes cuyos estudios de imágenes muestren alteraciones.

Lo anterior ayudaría a ajustar el orden de atención de las mujeres y fomentar una detección más temprana a aquellas que realmente lo necesitan, con base en sus probabilidades de presentar cáncer mama.

“Esto significa que los estudios con mayor probabilidad de mostrar una lesión sospechosa puedan ser evaluados antes y permitir que los radiólogos emitan su criterio con mayor rapidez. La inteligencia artificial reorganiza el orden habitual de revisión de los estudios, que normalmente es cronológico, para priorizar según el riesgo estimado”, apuntó el Dr. Segura.

Si bien todavía no se han logrado resultados concluyentes, se estima que las pacientes ganarían hasta 7.6 años de vida ajustados por calidad (QALYs), un indicador que considera tanto la cantidad como la calidad de vida posterior al diagnóstico.

Desde la mirada del Dr. Alpízar, lo anterior es alentador. Para el biólogo molecular, actualmente nuestro sistema de salud enfrenta una crisis de recurso humano, con un importante faltante y fuga de especialistas, lo que se traduce en sobrecarga laboral y largas listas de espera.

Aquí, la IA podría ayudar a optimizar procesos y, con ello, maximizar el recurso humano existente, a fin de brindar un diagnóstico rápido, así como un tratamiento oportuno y eficaz.

“La IA puede ayudar a clasificar a los pacientes según su riesgo, priorizar a quienes deben ser referidos a pruebas diagnósticas por sospecha de cáncer, interpretar los resultados y hasta predecir el riesgo de recurrencia de la enfermedad. También ayuda a depurar la información de los expedientes electrónicos, lo que permite seguir el pulso de la situación oncológica nacional en tiempo real y contar con datos de calidad para la toma de decisiones basadas en evidencia”, destacó el Dr. Alpízar.

Por supuesto, para el Dr. Alpízar la IA nos permitiría ir un paso más allá y conocer las características moleculares del cáncer, lo cual ayudaría de gran manera en la oncología de precisión. Esta se basa en utilizar la información sobre las características biológicas de un tumor para guiar el tratamiento y brindar abordajes más eficaces a cada paciente, según las particularidades de su lesión.

Un tema tan apasionante no podía pasar sin ser profundizado. Por eso, en este caso el Dr. Segura decidió dedicar un rato de su tiempo para hablar sobre el uso de la IA en cáncer, algunos hallazgos iniciales del estudio con la Universidad de Toronto y cómo esta herramienta podría ayudar a reducir los tiempos, optimizar procesos y mejorar la precisión diagnóstica, siempre bajo supervisión clínica.

Los invitamos a leer la siguiente entrevista con el Dr. Jean Carlo Segura Aparicio, médico e investigador de la UCR

—Dr. Segura, ¿puede la inteligencia artificial ayudar a detectar el cáncer en etapas más tempranas y con mayor precisión que los métodos tradicionales? ¿Por qué y de qué manera?

—Jean Carlo Segura Aparicio (JSA): “Creo que cuando hablamos del uso de la inteligencia artificial en salud, es fundamental entenderla como un trabajo conjunto entre el ser humano y la tecnología. No se trata de que la IA sustituya al personal médico, sino de aprovechar esa interacción para optimizar la atención en salud.

Actualmente, la inteligencia artificial no puede realizar diagnósticos ni decidir tratamientos de manera autónoma; siempre requiere la supervisión y el criterio del equipo clínico. Sin embargo, su aplicación sí permite reducir tiempos y costos, especialmente en el abordaje de distintas patologías oncológicas.

Aunque su implementación no es sencilla y exige un esfuerzo interdisciplinario e interinstitucional, cuando las herramientas son correctamente entrenadas y validadas, pueden ofrecer grandes beneficios a la población, ya que ayudan a anticipar probabilidades diagnósticas y a mejorar las rutas de atención de los pacientes”.

—¿En el cáncer de mama se podría ver un beneficio similar al aplicar la IA, si lo hubiera? ¿De qué forma?

—JSA: “Desde hace varios años, junto con la Universidad de Toronto, hemos venido trabajando en el análisis del costo-efectividad del uso de la inteligencia artificial para el diagnóstico de distintos tipos de cáncer, entre ellos el cáncer de mama. Una de las herramientas con mayor potencial que hemos estudiado es la lectura automatizada de mamografías, la cual permite priorizar los estudios con mayor probabilidad de mostrar una lesión cancerígena y facilitar así una detección más oportuna.

Nuestro estudio fue diseñado al tomar en cuenta las características propias del sistema de salud costarricense y la realidad del país. Los resultados obtenidos muestran un beneficio significativo para las mujeres diagnosticadas con esta patología, estimado en aproximadamente 7.6 QALYs; es decir, años de vida ajustados por calidad. Este indicador nos permite medir no solo la cantidad de vida ganada, sino también la calidad de esa vida posterior al diagnóstico.

El estudio contempló múltiples escenarios y variables, incluidas las rutas de atención, las características poblacionales y los distintos tipos de cáncer. El siguiente paso será avanzar hacia la fase de implementación dentro del sistema de salud, con el objetivo de trasladar estos hallazgos a beneficios concretos para las pacientes”.

—Uno de los principales desafíos en la oncología, de acuerdo con el Dr. Alpízar, es el tiempo de espera para el diagnóstico. ¿Cómo podría la inteligencia artificial acelerar estos procesos y hacer más eficiente la atención? ¿Esto sería especialmente beneficioso en los casos de cáncer de mama? ¿Por qué?

—JSA: “Tal como lo menciona el doctor Alpízar, el tiempo es un factor determinante en el abordaje de una paciente diagnosticada con cáncer de mama. La evidencia científica es clara en señalar que mientras más temprano se inicia el manejo, mayores son las probabilidades de éxito terapéutico, supervivencia y mejora en la calidad de vida.

En ese sentido, la inteligencia artificial puede aportar en dos grandes áreas: por un lado, al ayudar a anticipar el “día cero”, que corresponde al momento en que se confirma el diagnóstico y se inicia el tratamiento; y por otro, al optimizar la ruta de atención de la paciente dentro de los diferentes niveles de especialización del sistema de salud.

En el caso específico del cáncer de mama y en línea con el trabajo que venimos desarrollando, el objetivo es lograr una detección más oportuna mediante herramientas que permitan priorizar la lectura de mamografías.

Esto significa que los estudios con mayor probabilidad de mostrar una lesión sospechosa puedan ser evaluados antes y permitir que los radiólogos emitan su criterio con mayor rapidez. La inteligencia artificial reorganiza el orden habitual de revisión de los estudios, que normalmente es cronológico, para priorizar según el riesgo estimado.

Y ahí radica justamente el valor del binomio humano-IA: la tecnología puede señalar patrones o probabilidades, pero la decisión final siempre recae en el criterio del radiólogo, quien confirma o descarta el diagnóstico”.

—¿Podría la IA aportar en el diseño de tratamientos específicos según el perfil de cada paciente? ¿De qué manera? Dé algunos ejemplos y cómo se podría ayudar a las pacientes con cáncer de mama.

—JSA: “Cuando hablamos de inteligencia artificial en salud, es importante entender que forma parte de lo que se conoce como medicina de precisión.

Según el U.S. National Human Genome Research Institute (NHGRI), la medicina de precisión es un enfoque innovador que utiliza información genética, ambiental y del estilo de vida de cada persona para orientar las decisiones sobre su diagnóstico, tratamiento y prevención de enfermedades.

En este contexto, la inteligencia artificial permite analizar grandes volúmenes de datos, lo que conocemos como Big Data, provenientes de los expedientes de salud. A partir de esa información, se pueden identificar grupos poblacionales con características similares y diseñar estrategias más efectivas para el manejo de distintas patologías. En el caso del cáncer de mama, por ejemplo, sabemos que existen subtipos definidos genéticamente que orientan terapias específicas.

Sin embargo, la medicina de precisión amplía aún más esa capacidad, ya que permite analizar millones de datos sobre la evolución clínica de cada paciente y así optimizar su tratamiento, al aumentar sus probabilidades de supervivencia.

Un buen ejemplo de cómo funciona esto son las bases de datos internacionales como The Cancer Genome Atlas (TCGA), que almacenan los perfiles genéticos de miles de tumores. Gracias a esa información, es posible correlacionar mutaciones con la respuesta a los tratamientos y con el pronóstico de cada paciente.

Al utilizar algoritmos de machine learning, estos datos se procesan para predecir la respuesta terapéutica o el riesgo de recurrencia, lo que permite tomar decisiones médicas mucho más informadas. En el caso de Costa Rica, contamos con el EDUS, donde existen datos sociales, ambientales y psicoeducativos.

Algunos autores llaman a este enfoque “small data with big meaning” o “datos pequeños con gran significado”, porque, aunque se trate de información más localizada, tiene un enorme valor contextual. Al combinar estos distintos tipos de información: genética, clínica y social; podemos diseñar intervenciones mucho más personalizadas y culturalmente sensibles, y lograríamos un abordaje verdaderamente preciso y centrado en la persona.

Tal como ha señalado el Dr. Alpízar, actualmente se están 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 análisis automatizado de imágenes mamográficas.

Esta integración permitiría avanzar hacia una medicina de precisión más completa y equitativa, brindando a todas las mujeres costarricenses un abordaje diagnóstico y terapéutico adaptado a sus características y necesidades particulares”.

—¿Qué retos debe enfrentar Costa Rica para implementar sistemas de IA en oncología de manera segura y equitativa? ¿La UCR está haciendo algo para ayudar? ¿Qué iniciativas? Mencione y explique, por favor.

—JSA: “En 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 innovación y mejora en los procesos de atención clínica.

Según la Organización 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 ética, cumplir con estos principios representa un reto importante para cualquier país. En nuestro contexto, uno de los desafíos más relevantes es garantizar que todas las mujeres costarricenses, sin importar su lugar de residencia, puedan beneficiarse por igual de los avances tecnológicos que ofrece la inteligencia artificial.

Desde la academia, hemos estado trabajando en la evaluación de la costo-efectividad de estas herramientas. En particular, desarrollamos un estudio utilizando la plataforma TreeAge Pro-2024, cuyos resultados según los valores de ICER (Incremental cost-effectiveness ratio), WTP (willingness to pay) y costos totales indican que la implementación de este tipo de tecnología es viable dentro de nuestro sistema de seguridad social.

Además, hemos llevado a cabo mesas de trabajo con distintos profesionales de la CCSS, enfocadas en los procesos de implementación, reentrenamiento y validación clínica de la herramienta, pasos fundamentales para asegurar que su uso sea realmente beneficioso y éticamente responsable dentro del sistema de salud costarricense”.

—Desde su experiencia, ¿cómo imagina usted el futuro de la atención oncológica en los próximos diez años gracias a la inteligencia artificial?

—JSA: “Predecir el futuro en esta era de la inteligencia artificial es realmente complejo, porque los algoritmos evolucionan de forma exponencial. Cada día surgen nuevas herramientas con un enorme potencial para mejorar la salud y el bienestar de las personas. Hoy ya vemos cómo la inteligencia artificial se utiliza en tecnologías de alta complejidad, como ultrasonidos o tomografías computarizadas.

Personalmente, visualizo que en los próximos diez años contaremos con herramientas de inteligencia artificial diseñadas específicamente para nuestra realidad costarricense y para los desafíos que enfrenta nuestro sistema de salud. También veremos a más profesionales incorporando estas tecnologías en su práctica diaria, de manera natural y rutinaria.

Sin embargo, quisiera subrayar algo fundamental, especialmente en el marco del mes de concientización sobre el cáncer de mama: la prevención sigue siendo nuestra mejor herramienta. Promover estilos de vida saludables es clave para reducir el riesgo de desarrollar enfermedades oncológicas, como lo ha descrito el Dr. Alpízar.

Finalmente, a las personas que hoy enfrentan un diagnóstico de cáncer, quiero transmitirles que desde la academia continuamos investigando y desarrollando métodos de vanguardia, con el compromiso de ofrecer siempre la mejor atención y las opciones más innovadoras posibles”.