Los hospitales que utilizan algoritmos detectan mejor y más rápido los casos clínicos, pero para extender su uso todavía hace falta unificar criterios y contar con sistemas de salud capaces de integrarlos a gran escala
A las nueve de la mañana, en un despacho del Hospital del Mar, en Barcelona, la radióloga Natalia Arenas abre su lista de mamografías pendientes. Casi un centenar. Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) ya ha cribado el lote: arriba las sospechosas, abajo el resto. “Si hoy hay un cáncer, estará en la parte alta de la lista”, resume.
En el programa de cribado de su hospital, de cada mil mamografías, solo entre tres y cinco tendrán un cáncer de mama. El resto son estudios que aun así deben revisarse uno por uno. La carga es tan grande que para satisfacer la demanda, en España hacen falta unos 420 radiólogos más (un 10% de los que hay), según el último informe sobre la falta de médico en España, encargado por el Ministerio de Sanidad. A esto se le suman los fallos en el sistema, como el que dejó a 2.300 mujeres en Andalucía sin información sobre los resultados dudosos de sus cribados de mama.
Ante la saturación constante, la IA surge como una nueva aliada. Javier Montalt, investigador en radiología e inteligencia artificial en Bayer, lo explica así: “Es una especialidad que genera muchísimos datos y cuyas tareas se prestan al procesado automático”. No se trata solo de volumen, sino de que buena parte del trabajo consiste en identificar patrones en imágenes. Para la inteligencia artificial, añade, es un terreno fértil.
