Por Pedro Pérez Segura, coordinador científico de Oncomedic y jefe del Servicio de Oncología del Hospital Universitario Clínico San Carlos.
El avance tecnológico en medicina es imparable y la eHealth vive una constante revolución. Determinadas tecnologías se potenciaron, además, durante la pandemia para mejorar y mantener la calidad clínica y asistencial. Campos como el del Big Data y la inteligencia artificial (IA) nos permiten hoy en día a todos los actores implicados en el abordaje del cáncer optimizar recursos en beneficio del diagnóstico y tratamiento del paciente, en este caso, oncológico.
¿Podemos concluir que los datos salvan vidas? De lo que sí estoy seguro es de que la buena gestión e interpretación de esos datos contribuyen a ofrecer una cobertura sanitaria más excelente.
Recientemente en la plataforma de Oncomedic nos hacíamos eco de un estudio centrado en el análisis sobre la eficacia de los datos y la inteligencia artificial contra la COVID y el cáncer. Los investigadores se apoyaron durante la pandemia en estrategias ya existentes en el ámbito de la investigación oncológica y basadas en principios FAIR, es decir, las buenas prácticas para la gestión y administración de datos científicos.
A través de estos protocolos, en el caso de la COVID, el análisis de datos de la pandemia y de episodios semejantes del pasado es útil para atender futuros brotes de enfermedades infecciosas, más allá del coronavirus. En general, los beneficios del Big Data en el ámbito sanitario son muy potentes. Más allá del aspecto clínico, puede provocar una disminución de los costes y favorecer la sostenibilidad del sistema; eso sí, hay que invertir en él. Una vez desarrollada e implantada la tecnología, producirá sin duda un ahorro en toda organización sanitaria, ya sea pública o privada.
Y si atendemos al cáncer, ¿Cómo se aplica el Big Data y la inteligencia artificial a la práctica clínica? Un estudio reciente refleja muy bien cómo, en este caso, la IA es positiva para el diagnóstico del cáncer de cérvix o cuello uterino. La biopsia tradicional es la rutina habitual para diagnosticar este tipo de tumor. Los ginecólogos observan manualmente el cuello uterino con un colposcopio y deciden dónde obtener una muestra de tejido para un examen microscópico más detallado. Para hacerlo es necesaria mucha experiencia clínica.
Precisamente para aquellos profesionales que no cuentan con tanta práctica en esta prueba, se investiga en un sistema de diagnóstico por imagen a través de inteligencia artificial. El objetivo no es otro que guiarles a seleccionar las mejores zonas para la biopsia de forma que se optimice el diagnóstico de lesiones cervicales.
Los profesionales sanitarios debemos estar concienciados sobre la importancia de la implantación de estas nuevas tecnologías en la práctica clínica y entender que mejoran nuestro trabajo y la atención de los pacientes. La posibilidad de trabajar con grandes volúmenes de datos puede tener un efecto positivo en la eficiencia de los sistemas de salud. La nueva era para optimizar la prestación de servicios de salud está abierta desde hace tiempo y, como profesionales médicos y de la oncología, no debemos obviar esta realidad.
