La OMS informó de 19,3 millones de nuevos casos de cáncer en 2020, y se prevé que esta cifra aumente en 27,5 millones de casos cada año.
Aunque la enfermedad es curable, el tratamiento puede ser costoso, escribe la Dra. Ruma Bhargava, responsable de Salud del Foro Económico Mundial.
En India, el costo de referencia supera los ingresos anuales de más del 80-85% de los hogares.
La IA y el aprendizaje automático pueden desempeñar un papel crucial en el diagnóstico temprano del cáncer, la personalización de los tratamientos y el desarrollo de fármacos.
El cáncer —o la «gran C», como lo llamamos— es una enfermedad crónica, pero curable, siempre que se diagnostique temprano y los costos de atención médica sean asequibles. Según el informe GLOBOCAN de la OMS, en 2020 se diagnosticaron 19,3 millones de nuevos casos de cáncer, y es probable que la cifra aumente en 27,5 millones de casos cada año. Para 2025, se prevé que el número de casos de cáncer en India aumente un 12%, lo que sumaría otros 1,56 millones a la carga de la enfermedad, según informa el ICMR.
Esto hace saltar las alarmas, ya que nuestros sistemas de salud están sobrecargados y son frágiles. La pandemia ha puesto aún más de manifiesto cómo, ante la aparición de infecciones nuevas y emergentes, la respuesta de los sistemas de salud a las enfermedades crónicas puede quedar relegada. Un informe del Instituto Indio de Gestión e Investigación de la Salud revela que actualmente India cuenta con poco más de 1.250 oncólogos, frente a una necesidad estimada de 5.000. La falta de personal capacitado para los programas de cribado masivo y de la infraestructura necesaria refleja una desatención aún mayor. India cuenta con unos 27 hospitales dedicados al cáncer y otros 300 hospitales generales o multispecialidad que atienden a pacientes con cáncer. Se estima que hay 2.700 mamógrafos instalados en India, menos del 5% de los que hay en Estados Unidos. Los enormes costos del tratamiento del cáncer agravan aún más el problema. El costo de referencia del tratamiento ronda las Rs. 3-4 lakhs y, en ocasiones, supera los ingresos anuales de más del 80-85% de los hogares.
Aquí es donde las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA), pueden desempeñar un papel importante. Esto se debe a que la gran cantidad de datos que se genera durante el tratamiento puede utilizarse para obtener resultados clínicamente tangibles.
Hay tres áreas clave en las que la IA puede contribuir a abordar el cáncer. En primer lugar, permite el diagnóstico temprano mediante el análisis de imágenes. Este avance ha sido impulsado por el desarrollo de la red neuronal convolucional (CNN), que puede analizar información de las imágenes a nivel de píxel. Su ámbito abarca las fotografías clínicas, las imágenes radiográficas y la patología digital. Algunos artículos de investigación preliminares revelan que una CNN entrenada con 130.000 imágenes de piel pudo clasificar lesiones cutáneas malignas con mayor sensibilidad y especificidad que un panel de 21 dermatólogos certificados por una junta profesional.
En segundo lugar, la IA y el AA pueden utilizarse para personalizar los tratamientos y los medicamentos, aprovechando los historiales clínicos electrónicos de los pacientes y los datos de sensores y dispositivos ponibles. Al utilizar los antecedentes médicos y las características del tumor, la IA puede ofrecer múltiples opciones de tratamiento a los pacientes. Las técnicas de procesamiento del lenguaje natural basadas en IA han mostrado potencial para predecir la evolución de enfermedades en distintos sistemas de atención médica. Un ejemplo destacado de un grupo de Mount Sinai es un algoritmo de IA basado en aprendizaje profundo que modela los HCE y pudo predecir la evolución de diversas enfermedades con una precisión global del 93%, incluidos los cánceres de próstata, recto e hígado. En un futuro próximo, podemos esperar que la IA analice grandes conjuntos de datos y detecte la respuesta de cada paciente al tratamiento.
En tercer lugar, la IA puede utilizarse en el desarrollo de fármacos. El descubrimiento de fármacos comprende múltiples etapas, y la IA puede aplicarse al descubrimiento de nuevos fármacos mediante el diseño de estructuras proteicas, la validación de objetivos y la gestión de ensayos farmacológicos. Se espera que, con la introducción de la IA, no solo se reduzcan los costos de los medicamentos, sino que también mejore el proceso de descubrimiento de fármacos, que actualmente puede durar hasta 10-15 años.
La IA está llamada a cambiar las reglas del juego en la atención médica. Tenemos varias empresas emergentes e industrias que aprovechan su potencial y generan cambios concretos. Como médica y profesional de la salud pública, creo firmemente que la tecnología siempre debe complementar y ampliar la capacidad del personal sanitario, en lugar de sustituirlo, algo que nunca será posible. La IA no debe considerarse únicamente una herramienta para diagnosticar enfermedades, sino también para aprovechar grandes volúmenes de datos y mejorar el apoyo a las decisiones clínicas.
Sin embargo, aprovechar esta tecnología en oncología requiere esfuerzos colaborativos y multidisciplinarios que abarquen la informática y la medicina. Esta colaboración implica que múltiples industrias obtengan acceso equitativo a grandes volúmenes de datos anotados y entrenen algoritmos de aprendizaje automático de manera imparcial.
El uso de cualquier tecnología también exige vigilancia y rendición de cuentas. Por ello, será necesario abordar los desafíos de la IA, como la escalabilidad, las consideraciones éticas y jurídicas y la eficacia. Es imperativo garantizar que los datos generados estén estandarizados y anonimizados. Otros obstáculos incluyen la validación y la demostración de la generalización, las preocupaciones sobre la interpretación y la creciente brecha de conocimientos entre los expertos clínicos y los de ciencia de datos.
Sin embargo, mientras avanzamos en un mundo de recursos limitados y desigualdades crecientes, necesitaremos soluciones tecnológicamente avanzadas que proporcionen a toda la población una atención médica asequible, accesible y de calidad. La IA y el AA desempeñarán un papel fundamental en la reducción de la carga de enfermedad entre las poblaciones con poco acceso a una atención de alta calidad y sentarán las bases para que futuros emprendedores desarrollen tecnologías asistidas por IA mediante un diseño centrado en las personas.
