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Los ponentes junto al rector de la UCO, el gerente y director médico del Hospital San Juan de Dios de Córdoba
La aplicación de la IA generativa en oncología potenciará terapias más precisas y eficientes
El Hospital San Juan de Dios de Córdoba organiza unas jornadas científicas en las que se ha disertado sobre los retos y potencialidades de la aplicación de la IA y la medicina de precisión en el ámbito oncológico
El catedrático de Cirugía, delegado del Decano para Nuevas Tecnologías de la UCM y director científico del Instituto de Investigación Sanitaria San Carlos, el doctor Julio Mayol, ha asegurado que «la Inteligencia Artificial (IA) generativa tiene un gran potencial en distintas áreas de la oncología, pero una de las aplicaciones más atractivas es en el desarrollo de la medicina personalizada», durante el transcurso de las Jornadas Científicas ‘IA y medicina de precisión en oncología ¿retos o realidad?’ organizadas por el Hospital San Juan de Dios de Córdoba, en el marco de la celebración de su 90 aniversario.
El director gerente del centro de la Orden Hospitalaria, Horacio Pijuán, explicó que estas jornadas, cuya apertura corrió a cargo del rector de la Universidad de Córdoba, Manuel Torralbo, reflejan el compromiso del Hospital con la innovación y con la formación de sus profesionales en las técnicas más avanzadas «que contribuyen a una atención personalizada y adaptada a cada paciente, sobre todo en el ámbito oncológico en el que esta precisión es fundamental».
A este respecto, el director médico, Enrique Cantillo, añadió que desde el Hospital ya se trabaja con IA en la unidad de imagen, así como en una atención oncológica muy individualizada, con herramientas como el comité de tumores, que se encarga de evaluar de manera individual y multidisciplinar cada caso poniéndole nombre, apellidos y abordaje específico en base a su patología y circunstancias.
Pasar de una medicina reactiva a predictiva
«Con modelos avanzados de IA, se pueden analizar grandes volúmenes de datos clínicos, imágenes médicas y perfiles genómicos para predecir la respuesta de un paciente a distintos tratamientos, permitiendo terapias más precisas y eficientes», resaltó también Mayol quien añadió que la generación de simulaciones de evolución tumoral ayudará a los oncólogos «a anticipar resistencias y ajustar estrategias terapéuticas».En esta línea, se expresó también el doctor Enrique de Álava, jefe de Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario Virgen del Rocío y coordinador del Plan de Medicina Personalizada y de Precisión de Andalucía. De Álava, que habla de un cambio de modelo de medicina reactiva a predictiva, basó su exposición en un caso real en el que la medicina de precisión ha tenido resultados muy satisfactorios en un paciente, afirma que la aplicación de la IA generativa “cambiará la medicina haciéndola más profunda. Hay un libro de Eric Topol en este sentido, en el que habla de cómo la IA puede hacer el sistema sanitario más humano y esto es así porque, de alguna manera, definirá más profundamente a cada individuo en cada momento y podremos practicar una empatía más profunda".
Retos éticos y desafíos estructurales
Aunque la aplicación de la IA generativa ya comienza a ser una realidad y beneficiará, a corto plazo, sobre todo al área diagnóstica, ambos doctores coinciden en afirmar que la utilización de esta herramienta conlleva grandes retos éticos y desafíos estructurales. A este respecto, De Álava agrupa estos retos éticos en dos grupos: el relativo a la gestión de la información y el que está relacionado con la equidad sanitaria.
«Los datos genéticos son de un nivel de privacidad elevado y determinan muchísimo la manera de responder a una enfermedad y por tanto, definen mucho a cada persona. Esto exige un consentimiento informado, un respeto escrupuloso a la privacidad y seguridad de los datos y todos los riesgos de identificación de esos datos, entre otras cuestiones. Pero también hay que conseguir que al menos en un sistema público y universal esta medicina de precisión sea equitativa y llegue a todas las personas», apunta el doctor Enrique de Álava.
Por su parte, el doctor Mayol hizo hincapié en que además de la formación de los profesionales, la aplicación segura de la IA generativa que garantice además la seguridad clínica de la misma «requiere de una validación rigurosa junto con una regulación clara, así como de procesos de certificación ágiles y seguros. Además, la IA debe poder interactuar sin problemas con los registros electrónicos de salud y otros sistemas clínicos de manera integrada, pero siempre con una supervisión humana constante».
En cuanto a las necesidades estructurales, el actual coordinador del Plan de Medicina Personalizada de Precisión de la Junta de Andalucía, puso de relieve que todas están recogidas en el mencionado plan y pasan por definir una buena cartera de servicios que establezca qué situaciones, enfermedades o pacientes tipo pueden atender; una buena organización y gestión de datos; recursos humanos con perfiles adecuados y una formación que les respalde, investigación e innovación.