La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la detección de enfermedades ocultas, según Juan José Beunza, catedrático de Salud Pública en la Universidad Europea. La IA puede identificar hallazgos que los médicos pueden pasar por alto, mejorando así el diagnóstico precoz de patologías como la osteoporosis. Aunque ya existe la práctica de detección oportunista en radiología, la IA añade un valor significativo al analizar grandes volúmenes de datos sin fatiga. Sin embargo, Beunza enfatiza que el criterio médico sigue siendo esencial y que es crucial entrenar algoritmos con datos de calidad. A pesar de los retos en su implementación, se prevé una expansión continua de la IA en el ámbito sanitario, siempre complementando la intervención humana.
La Inteligencia Artificial (IA) está transformando el ámbito de la salud, especialmente en la detección de enfermedades que podrían pasar desapercibidas para los clínicos. Juan José Beunza, catedrático de Salud Pública y director de IASalud en la Universidad Europea, subraya que la IA no se fatiga y tiene la capacidad de identificar hallazgos relevantes durante los diagnósticos.
Beunza destaca que la detección oportunista, que implica descubrir enfermedades no sospechadas a partir de pruebas solicitadas por otras razones, ha dado un “salto cualitativo” gracias a la implementación de esta tecnología. Este avance es particularmente evidente en el diagnóstico precoz de patologías como la osteoporosis.
Un ejemplo notable es el de Will Studholme, un paciente de 58 años cuya osteoporosis fue detectada accidentalmente mientras se le realizaba un estudio gastrointestinal en un hospital de Oxford. “Ya existía la práctica de revisar sistemáticamente radiografías o tomografías”, explica Beunza. “Sin embargo, la IA añade un valor excepcional al ser capaz de analizar grandes volúmenes de datos rápidamente, mejorando así tanto la eficiencia como la eficacia del trabajo médico”.
La capacidad de la IA para desafiar estereotipos también es digna de mención; ha comenzado a alertar sobre fracturas vertebrales incipientes en pacientes que no encajan en el perfil tradicionalmente asociado con esta enfermedad. “El uso automático de pruebas de imagen y el análisis exhaustivo de datos clínicos representan un paso significativo hacia una medicina más proactiva”, señala Beunza.
A pesar del potencial prometedor, la integración a gran escala de la IA presenta desafíos considerables. Entre ellos se encuentran los falsos positivos, que podrían abrumar los servicios sanitarios con solicitudes adicionales para confirmación. Además, es fundamental que los profesionales médicos determinen cómo incorporar efectivamente esta nueva tecnología en sus flujos de trabajo. “Desarrollar un algoritmo es solo el primer paso; debemos considerar su aplicación práctica y evaluar tanto los beneficios como los costos asociados”, advierte Beunza.
En cuanto al futuro cercano, Beunza anticipa una expansión continua del uso de IA en diversas áreas médicas. No obstante, enfatiza que es poco probable que esta tecnología reemplace completamente a los profesionales sanitarios en un plazo breve. La clave radica en encontrar un equilibrio entre tecnología y criterio humano. “Los médicos deben capacitarse para utilizar estas herramientas y maximizar su potencial, siempre enfocándose en las necesidades reales tanto de pacientes como de profesionales”, concluye.