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MADRID 20 Abr. (EUROPA PRESS) -
La inteligencia artificial permite a los profesionales complementar la evidencia de los ensayos tradicionales y relacionar pacientes con ensayos clínicos adecuados y explicar por qué cumplen los criterios de participación, según el oncólogo y jefe del Grupo de Oncology Data Science (ODysSey) del VHIO, Rodrigo Dienstmann, que ha participado en el encuentro 'SOLTI NEXUS 2026'.
Este encuentro científico internacional, que ha reunido durante los días 16 y 17 de abril a más de 170 especialistas nacionales e internacionales tanto del ámbito médico como tecnológico, ha analizado la forma en la que las nuevas tecnologías digitales, impulsadas por la inteligencia artificial, están empezando a transformar la investigación oncológica y la toma de decisiones clínicas.
A día de hoy, el 85 por ciento de los líderes sanitarios está explorando o ya ha adoptado capacidades de inteligencia artificial generativa, con foco en la eficiencia operativa, la productividad clínica y la mejora de procesos, según un análisis de McKinsey.
En este escenario, 'SOLTI NEXUS' ha servido como espacio para analizar cómo esta transformación se concreta ya en la investigación oncológica y en la toma de decisiones clínicas.
Los llamados "datos en vida real" (real-world data en inglés) y su uso en la investigación clínica han sido uno de los "grandes ejes" del encuentro. Dienstmann ha destacado que los datos de vida real son "cada vez más importantes" porque aportan información directa de la práctica clínica habitual en nuestros hospitales, que son los que se obtienen de las historias clínicas electrónicas, los registros de cáncer o las experiencias reportadas por los pacientes.
"Los resultados en vida real pueden contribuir al desarrollo de ensayos más realistas, facilitar una selección más adecuada de los pacientes y, en algunos casos, utilizarse como brazo control externo en estudios no aleatorizados. Es decir, una referencia basada en datos históricos que se compara con un nuevo tratamiento experimental", ha añadido.
Además, la inteligencia artificial está empezando a optimizar tareas clave en la ejecución de los ensayos clínicos. "Puede ayudar a automatizar procesos que hoy consumen mucho tiempo, como la revisión de criterios de inclusión y exclusión o la identificación de pacientes candidatos. Herramientas como TrialGPT permiten relacionar pacientes con ensayos clínicos adecuados y explicar por qué cumplen los criterios de participación", ha explicado Dienstmann.
GRANDES VOLÚMENES DE DATOS
La integración de grandes volúmenes de datos ha sido otro de los puntos centrales del debate. "La combinación de datos clínicos, moleculares y de imagen permite entender mejor cada tumor y cada paciente, facilitando la identificación de alteraciones poco frecuentes y posibles dianas terapéuticas, ha señalado el doctor Dienstmann.
Además, ha indicado que la inteligencia artificial aplicada a la patología digital permite la cuantificación de marcadores tumorales de "manera rápida, objetiva y precisa", reduciendo la variabilidad interobservador y mejorando la predicción de la agresividad tumoral o la respuesta al tratamiento, lo que en la práctica se traduce en medicina más personalizados.
No obstante, el encuentro también ha puesto de relieve que este avance exige resolver retos metodológicos y regulatorios complejos. "El principal desafío es garantizar la calidad de los datos y que sean adecuados para la pregunta de investigación. Esto implica trabajar aspectos como la estandarización, la trazabilidad, la representatividad de los pacientes o la gestión de datos incompletos, además de asegurar la protección de la privacidad", ha advertido.
En paralelo, el doctor ha recalcado que hay una "necesidad urgente" de reducir la brecha entre la promesa tecnológica y la adopción real. La cuestión es si los sistemas sanitarios, ya de por sí tensionados, pueden evaluar, validar, implementar y sostener esta tecnología", ha advertido.
RETOS ÉTICOS, LEGALES Y HUMANOS DE LA IA
Más allá de su potencial, las implicaciones éticas, legales y humanas de la inteligencia artificial han ocupado un lugar "destacado" en 'SOLTI NEXUS', especialmente en la mesa redonda centrada en estos aspectos, moderada por el miembro de la Junta Directiva de Solti y jefe del Servicio de Oncología Médica del Instituto Valenciano de Oncología, Joaquín Gaviláy, con la participación de la oncóloga médica del Hospital Universitario Virgen de la Victoria, Nuria Ribelles; el patólogo de HT Médica Granada, José Aneiros-Rodríguez; la radióloga y jefa del Grupo de Radiómica del VHIO, Raquel Pérez; y el abogado por la Universidad del País Vasco, Iñigo de Miguel Beriain.
"La inteligencia artificial está demostrando un gran valor en la automatización de tareas repetitivas y cuantificables, donde puede alcanzar niveles de precisión superiores a los del profesional, como en la cuantificación de marcadores. Sin embargo, cuando se trata de interpretar la biología del tumor o realizar valoraciones diagnósticas complejas, su fiabilidad es todavía limitada", ha afirmado la doctora Pérez.
Por su parte, la doctora Ribelles ha advertido de que una herramienta basada en IA puede mostrar "excelentes métricas de precisión", pero eso no garantiza que no pueda generar errores críticos en determinados subgrupos de pacientes, lo que puede afectar directamente a la toma de decisiones clínicas.
En este contexto, el sesgo algorítmico y la explicabilidad de los modelos son algunos de los "principales desafíos", ya que hay que integrarlos de forma responsable en la práctica asistencial. "La explicabilidad de la inteligencia artificial es clave para preservar la autonomía tanto del médico como del paciente y generar confianza en su uso clínico", ha apostillado Ribelles.
BIOMARCADORES BASADOS EN IA
El programa científico de 'SOLTI NEXUS' ha abordado también el potencial de la inteligencia artificial aplicada a los biomarcadores y a los sistemas de apoyo a la decisión clínica en Oncología, así como su uso en tecnologías digitales orientadas a la monitorización y estratificación de pacientes. La sesión inaugural ha contado con la participación de la especialista del Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori de Milán, Federica Corso, que ha centrado su intervención en los biomarcadores basados en IA y en los sistemas de apoyo a la decisión clínica.
La presidenta de Solti, Mafalda Oliveira, ha detallado que la Oncología está evolucionando hacia un modelo "mucho más dinámico", donde los datos, la tecnología y la experiencia del paciente tienen un "papel central".
"SOLTI NEXUS nace precisamente para afrontar este cambio y conectar ámbitos que tradicionalmente han estado separados, como la investigación, la práctica clínica y la tecnología. Es un espacio para anticipar, pero también para actuar: un lugar donde no solo se comparten ideas, sino donde se generan conexiones que pueden convertirse en proyectos, en ensayos y en soluciones reales para los pacientes", ha concluido.
"La inteligencia artificial empieza a formar parte de las decisiones clínicas reales, lo que supone un cambio de paradigma en la forma en que abordamos la investigación y el tratamiento del cáncer", ha comentado.
En este sentido, ha destacado el papel del encuentro como plataforma de conexión y anticipación científica. "SOLTI NEXUS nace precisamente para afrontar este cambio y conectar ámbitos que tradicionalmente han estado separados, como la investigación, la práctica clínica y la tecnología. Es un espacio para anticipar, pero también para actuar: un lugar donde no solo se comparten ideas, sino donde se generan conexiones que pueden convertirse en proyectos, en ensayos y en soluciones reales para los pacientes", ha concluido la doctora Oliveira.