Por: Ing. Fernando Padilla Farfán
En una sala de urgencias de Houston, un médico recibe una alerta en su computadora: un algoritmo de inteligencia artificial acaba de detectar una posible masa sospechosa en el pulmón de un paciente, apenas visible en la tomografía. El médico aún no la había notado. El algoritmo sí.
La inteligencia artificial (IA), esa tecnología que asociamos con robots, asistentes virtuales y automatización, está salvando vidas en hospitales reales. Y uno de los campos donde más ha avanzado es en la detección temprana de enfermedades, especialmente el cáncer.
¿Cómo funciona esta “intuición digital”?
La IA médica no piensa ni siente como un humano. Pero sí puede analizar miles de imágenes, datos y patrones en cuestión de segundos. Lo que a un médico le toma años de experiencia y análisis, a un algoritmo bien entrenado le toma milisegundos. Y, lo más impresionante: la IA nunca se cansa, no tiene turnos largos ni emociones que nublen su juicio. Solo observa y predice.
Hoy existen algoritmos que pueden detectar cáncer de pulmón, mama, piel y próstata con una precisión igual o incluso superior a la del ojo humano entrenado. Esto no significa que los médicos serán reemplazados, sino que contarán con una herramienta poderosa que los acompaña en cada decisión.
Un estudio publicado en The New England Journal of Medicine mostró que un sistema de IA pudo detectar cáncer de mama en mamografías con una tasa de falsos negativos mucho menor que la de radiólogos expertos.
En Corea del Sur, otro algoritmo logró identificar con alta precisión nódulos pulmonares malignos en imágenes que, a simple vista, parecían normales. Lo hizo semanas antes de que los síntomas se manifestaran.
Y en hospitales de Europa y Estados Unidos, ya se están utilizando sistemas de IA para detectar irregularidades en electrocardiogramas, retinopatías diabéticas e incluso para predecir el riesgo de insuficiencia cardíaca.
La IA no solo detecta enfermedades, también ayuda a decidir el mejor tratamiento, predecir recaídas y hasta alertar de errores en la medicación. Es como tener un equipo de super especialistas vigilando los datos clínicos en todo momento.
¿Y en México?
Aunque aún estamos lejos de una implementación masiva, ya existen iniciativas en hospitales privados y centros de investigación donde se prueba la IA para interpretar estudios clínicos complejos.
El ingeniero Fernando Padilla Farfán opina que la clave será democratizar esta tecnología, capacitar al personal médico y garantizar que la medicina del futuro esté al alcance de todos, no solo de unos pocos.
#fernandopadillafarfan
