La inteligencia artificial gana terreno en el diagnóstico por imágenes
La incorporación de sistemas de inteligencia artificial (IA) al diagnóstico por imágenes ya muestra resultados concretos en la Argentina: en algunos centros de salud, el tiempo de análisis de mamografías sin hallazgos se redujo a la mitad, lo que permite agilizar la atención y optimizar recursos en hospitales públicos.
Los avances fueron presentados en un seminario virtual organizado por la Cámara de Instituciones de Diagnóstico Médico (CADIME), del que participaron los bioingenieros Martín Sánchez, Ernesto Ridel y Antonio Morales, con la moderación de Luis Marcos, médico especialista en diagnóstico por imágenes y asesor de la entidad. Allí se detalló cómo la IA se está integrando a los sistemas de imágenes en 77 hospitales públicos del país, en el marco de programas de modernización sanitaria impulsados junto al Banco Interamericano de Desarrollo (BID).
La mamografía, una radiografía del tejido mamario, es hoy la herramienta clave para la detección temprana del cáncer de mama. Puede identificar lesiones antes de que aparezcan síntomas y reducir de manera significativa el riesgo de muerte por esta enfermedad. Sin embargo, el proceso de lectura de los estudios exige mucho tiempo y atención por parte de los profesionales, en un contexto de déficit de radiólogos en varias regiones de la Argentina.
Según explicó Sánchez, los principales usos actuales de la IA en diagnóstico por imágenes incluyen el screening oncológico masivo, la automatización de reportes clínicos y el triage en los servicios de emergencia, donde los algoritmos ayudan a priorizar la atención según la gravedad de los casos y a acelerar el flujo de trabajo. En mamografía, la tecnología permite filtrar más rápido los estudios sin hallazgos sospechosos, de modo que los especialistas puedan concentrarse en las imágenes más complejas.
Desafíos en cáncer de mama y modernización de los hospitales
Uno de los datos que más preocupa a los expertos es que cerca del 30% de los cánceres de mama no se detectan en el screening convencional. A esta dificultad se suman factores como la fatiga visual de los profesionales, la variabilidad humana en la interpretación de las imágenes y la posibilidad de falsos negativos, que se estima ocurre en una de cada cinco mamografías. La IA se presenta, en este escenario, como una herramienta adicional para reducir estos márgenes de error y reforzar la seguridad diagnóstica.
La implementación en los hospitales públicos se apoyó en la modernización de los sistemas PACS (Picture Archiving and Communication System), que permiten almacenar, gestionar y compartir estudios de imágenes médicas en forma digital. Primero se avanzó en la centralización y mejora de la infraestructura, y luego en la integración de algoritmos de IA como apoyo al diagnóstico. Esta etapa de ajuste y optimización continúa, con el objetivo de alcanzar un ciclo de mejora continua de la productividad y la calidad asistencial.
Morales y Ridel destacaron que el modelo adoptado en los 77 hospitales –basado en el “pago por estudio”– permitió convertir el gasto de capital en gasto operativo, evitando la fuerte inversión inicial en hardware importado. De acuerdo con los datos presentados, se logró un ahorro del 90% en costos de infraestructura, un 40% menos en almacenamiento masivo de datos y una reducción del 43% en el costo total de propiedad de los sistemas, que además cuentan con estándares de ciberseguridad de grado bancario.
- 77 hospitales públicos incorporaron sistemas de IA para imágenes médicas.
- 21.042 estudios históricos únicos ya fueron procesados con algoritmos inteligentes.
- Hasta un 50% de reducción en el tiempo de revisión de mamografías sin hallazgos.
- Importantes ahorros en infraestructura, almacenamiento y costos operativos.
“El uso de inteligencia artificial como asistente del diagnóstico médico ya es una realidad en la Argentina”, subrayó Morales, al presentar los resultados del programa.
Los especialistas remarcan que la IA no reemplaza al ojo entrenado del radiólogo, sino que funciona como un asistente que ayuda a ordenar el trabajo, disminuir los tiempos de espera y colaborar en la detección de lesiones que podrían pasar inadvertidas. En un país donde el cáncer de mama continúa siendo una de las principales causas de muerte por cáncer en mujeres, estos avances tecnológicos se perfilan como un aliado clave para fortalecer los programas de tamizaje y mejorar el acceso al diagnóstico oportuno.
