¿Qué podemos esperar para 2030?
La inteligencia artificial transformará la práctica de la anatomía patológica en los próximos años, de acuerdo con un estudio internacional publicado por el grupo The Lancet, y liderado por un grupo asistencial español.
Indudablemente, una de las máximas tendencias en innovación clínica es actualmente la inteligencia artificial (IA), a la que muchos consideran el principal eje transformador de la Medicina a medio plazo.
En un contexto como el actual, caracterizado por un incremento sostenido del gasto sanitario, un aumento constante en la demanda de pruebas diagnósticas, escasez de especialistas y listas de espera congestionadas, no pocas voces han puesto sus esperanzas en la tecnología como uno de los elementos clave para alcanzar la sostenibilidad de los sistemas de salud.
Sin embargo, y aunque en la actualidad existe una gran expectativa sobre el papel que la IA va a desempeñar en Medicina, su impacto real en la práctica clínica es hoy todavía muy escaso e incipiente.
La publicación eBioMedicine, del prestigioso grupo editorial The Lancet, se hace eco este mes de un estudio internacional, liderado desde España, destinado a arrojar luz sobre el futuro de la inteligencia artificial en la Anatomía Patológica (AP). La Anatomía Patológica es una especialidad médica esencial para establecer el diagnóstico y estadío de muchas enfermedades, entre ellas muchas enfermedades oncológicas, por lo que es fundamental para establecer un tratamiento adecuado.
La inteligencia artificial transformará la práctica de la anatomía patológica en un futuro cercano.
El estudio “Computational pathology in 2030: a Delphi study forecasting the role of AI in pathology within the next decade” ha estado liderado por el Dr. Álvaro Berbís, responsable de I+D+i en HT Médica. El propósito de este estudio ha sido predecir cuál va a ser, a medio plazo, el impacto de la IA en una especialidad médica como es la AP, ofreciendo una visión detallada de cómo va a ser esta especialidad a finales de esta década.
Para el desarrollo de dicho estudio, el Dr. Berbís ha capitaneado un panel internacional de 24 anatomopatólogos expertos en patología digital y computacional, procedentes de 11 países. Algunos de estos expertos pertenecen a prestigiosas instituciones como Mayo Clinic, Harvard Medical School, Massachusetts General Hospital, Yale University o Stanford, entre otras.
El estudio ha empleado el método Delphi para generar consenso entre los 24 expertos sobre el grado de penetración e impacto que la IA va tener en esta especialidad, con un horizonte temporal fijado en el año 2030. Tras tres rondas de consultas, los expertos alcanzaron una visión de consenso en hasta 141 aspectos relacionados con el uso de la IA en anatomía patológica. De acuerdo con esta visión de consenso, los expertos anticipan que la transformación de la AP va a ser muy profunda.
Se prevé que, para 2030, un gran número de herramientas basadas en IA sean utilizadas de forma rutinaria en los servicios de anatomía patológica a nivel mundial, e incluso que muchas de estas herramientas sustituyan totalmente a los patólogos, automatizando gran cantidad de tareas que hoy en día se realizan sólo de forma manual.
Fruto de esta transformación, se prevé que la dinámica laboral en los servicios de AP evolucione significativamente, con la aparición de nuevas subespecializaciones dentro de los patólogos, el
incremento de la participación de los patólogos en otras tareas como la investigación o los comités multidisciplinares, o la adopción de nuevas competencias por parte de los técnicos de AP.
Gracias a esta transformación, se prevén enormes beneficios para el paciente. De esta forma, se espera que la IA permita el establecimiento diagnósticos más precisos, cuantitativos y objetivos, disminuyendo la variabilidad interobservador y aumentando la detección de eventos como pequeñas metástasis. También se espera que los informes de anatomía patológica sean más completos y de mayor calidad.
Asimismo, el estudio destaca los desafíos prácticos, éticos y legales que deben abordarse antes de la implementación clínica exitosa de la IA en los servicios de anatomía patológica, algo que, no obstante, se da por sentado ocurra ya de forma generalizada en esta misma década.
Cuantificación de marcadores de inmunohistoquímica de cáncer de mama a través de un algoritmo de IA. El estudio “Computational pathology in 2030: a Delphi study forecasting the role of AI in pathology within the next decade” identifica la cuantificación automática de marcadores diagnósticos y pronósticos de cáncer de mama como una de las tareas con una probabilidad cierta de ser empleado de forma rutinaria en 2030. Crédito: Cells IA Technologies.
Sobre HT Médica
HT Médica es un grupo español líder en diagnóstico por imagen, con más de 25 centros propios de diagnóstico radiológico y anatomopatológico distribuidos por toda la geografía española. En HT Médica, desde nuestros inicios, hace 47 años, siempre hemos apostado por la investigación y la innovación en imagen médica para ofrecer un mejor servicio a nuestros pacientes.
Sobre The Lancet Publishing Group
The Lancet es un grupo editorial que publica varias revistas médicas y científicas. The Lancet es una de las revistas médicas más antiguas y prestigiosas del mundo, y ha sido publicada continuamente desde 1823. eBioMedicine es una revista científica de acceso abierto publicada por The Lancet desde 2014. La revista se enfoca en la publicación de investigaciones sobre biomedicina y medicina traslacional, con un enfoque multidisciplinar.
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