- Las herramientas se aplicarán al análisis de resonancias magnéticas, mamografías 2D y tomosíntesis mamaria en 3D.
- Los profesionales sanitarios las probarán durante los próximos meses en casos ya diagnosticados antes de su instalación progresiva desde verano.
La inteligencia artificial empieza a ganar peso en una de las áreas más sensibles de la atención sanitaria: el diagnóstico del cáncer. La sanidad pública madrileña ha implantado nuevas herramientas digitales en varios hospitales de la región para apoyar a los profesionales en la detección y seguimiento de tumores de próstata y mama, dos patologías en las que la rapidez y la precisión de las pruebas de imagen resultan determinantes.
Su objetivo es incorporar sistemas capaces de analizar imágenes médicas obtenidas mediante resonancias magnéticas y mamografías, con funciones automatizadas que pueden ayudar a segmentar órganos, medir nódulos o lesiones sospechosas y detectar posibles signos de enfermedad en fases más tempranas.
En el caso del cáncer de próstata, la tecnología se orienta principalmente al análisis de resonancias magnéticas. Estas herramientas permiten apoyar al radiólogo en la interpretación de las imágenes y comparar de forma conjunta el histórico de pruebas de cada paciente, ofreciendo en segundos una valoración objetiva de la evolución del tumor. Esta capacidad puede ser útil tanto en el diagnóstico inicial como en el seguimiento de pacientes que ya tienen la enfermedad detectada.
La comparación de pruebas sucesivas es una parte clave del control de muchos procesos oncológicos. Hasta ahora, buena parte de esa revisión depende de evaluaciones manuales y de la interpretación clínica de los equipos médicos. La IA no sustituye ese criterio profesional, pero puede reducir tareas mecánicas, detectar cambios sutiles entre estudios y aportar una medición más homogénea de la evolución de una lesión.
En cáncer de mama, los sistemas en evaluación se aplican a la lectura de mamografías en 2D y tomosíntesis mamaria en 3D. Su función es identificar lesiones sospechosas y asignar puntuaciones automáticas de anormalidad, que reflejan la probabilidad de malignidad. Este tipo de apoyo puede contribuir a mejorar la sensibilidad diagnóstica y a reducir los tiempos de lectura, especialmente en programas de cribado, donde el volumen de pruebas es elevado.
Durante los próximos meses, los profesionales probarán estas herramientas con casos ya diagnosticados para comprobar su efectividad y exactitud antes de extender su uso asistencial. La previsión es que a partir de este verano puedan instalarse de forma progresiva en distintos servicios hospitalarios, una vez evaluado su rendimiento en escenarios clínicos reales.
