La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa para convertirse en una realidad cada vez m\u00e1s presente en los hospitales espa\u00f1oles. En el \u00e1mbito del diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer, una de las disciplinas donde su incorporaci\u00f3n avanza con m\u00e1s solidez es la anatom\u00eda patol\u00f3gica, la especialidad encargada de analizar las biopsias y determinar la naturaleza de un tumor. Lejos de sustituir al profesional, estas herramientas se est\u00e1n integrando como un soporte que acompa\u00f1a y refuerza su criterio.<\/p>\n
Qu\u00e9 aporta la IA en el laboratorio<\/p>\n
El trabajo del pat\u00f3logo consiste, en buena medida, en examinar muestras de tejido y emitir un diagn\u00f3stico a partir de su an\u00e1lisis. Es una labor que requiere alta especializaci\u00f3n y que, en determinadas tareas cuantitativas (como contar c\u00e9lulas en divisi\u00f3n o medir la expresi\u00f3n de ciertos marcadores), puede beneficiarse del apoyo de sistemas inform\u00e1ticos dise\u00f1ados para realizar esas mediciones de forma estandarizada.<\/p>\n
La digitalizaci\u00f3n de las preparaciones (la conversi\u00f3n de la muestra de cristal en una imagen de alta resoluci\u00f3n, conocida como\u00a0whole-slide imaging) ha hecho posible que algoritmos especializados ofrezcan al pat\u00f3logo una segunda lectura cuantitativa sobre la que contrastar su valoraci\u00f3n. Seg\u00fan una revisi\u00f3n publicada en 2025 en\u00a0Annals of Oncology, la publicaci\u00f3n oficial de la Sociedad Europea de Oncolog\u00eda M\u00e9dica (ESMO), que analiz\u00f3 276 estudios en tres \u00e1reas (detecci\u00f3n, biomarcadores y pron\u00f3stico), la IA est\u00e1 mejorando la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica y facilitando la medicina personalizada en patolog\u00eda oncol\u00f3gica, si bien su implementaci\u00f3n exitosa requiere superar desaf\u00edos t\u00e9cnicos, \u00e9ticos y regulatorios.<\/p>\n
Resultados respaldados por la evidencia<\/p>\n
La aplicaci\u00f3n con m\u00e1s recorrido se encuentra en el cribado por imagen. En el campo de la mamograf\u00eda, un estudio realizado en Suecia en 2023 con 80.000 pacientes demostr\u00f3 que la IA detect\u00f3 un 20% m\u00e1s de c\u00e1nceres que la doble lectura humana est\u00e1ndar, sin aumentar los falsos positivos. Conviene subrayar que, en estos modelos, el sistema act\u00faa como apoyo a la lectura del especialista, no como sustituto de su juicio cl\u00ednico.<\/p>\n
Esta es, precisamente, la idea sobre la que coinciden los expertos: la IA es una herramienta, no un m\u00e9dico, y el mejor resultado se obtiene cuando la IA analiza los datos y el m\u00e9dico toma la decisi\u00f3n final con toda la informaci\u00f3n sobre la mesa. Los especialistas tambi\u00e9n advierten de que persisten retos que deben abordarse con rigor, como los posibles sesgos de los algoritmos o el riesgo de sobrediagn\u00f3stico.<\/p>\n
Una tecnolog\u00eda que tambi\u00e9n se desarrolla en Espa\u00f1a<\/p>\n