La Inteligencia Artificial ha comenzado a abrirse paso en uno de los ámbitos más complejos de la medicina diagnóstica: la detección del cáncer de próstata. El Complejo Asistencial Universitario de Salamanca ha incorporado recientemente QP-Prostate, una herramienta tecnológica capaz de analizar resonancias magnéticas prostáticas y asistir a los especialistas en la identificación y evaluación de posibles lesiones. Su estreno clínico ya se ha producido con un primer paciente y los resultados iniciales han sido satisfactorios, al coincidir plenamente con la valoración realizada por el radiólogo.

La incorporación de esta tecnología supone un nuevo avance en la apuesta del Hospital Universitario de Salamanca por la medicina de precisión y la transformación digital sanitaria. El objetivo no es sustituir el criterio médico, sino dotar a los profesionales de nuevas herramientas capaces de mejorar la calidad diagnóstica, reducir la variabilidad entre especialistas y optimizar los tiempos de análisis e informe.

El cáncer de próstata es el tumor más frecuente entre los hombres y uno de los grandes desafíos para los servicios de Radiología. Su detección precoz resulta fundamental para mejorar el pronóstico de los pacientes y aumentar las posibilidades de tratamiento. En este contexto, la Inteligencia Artificial permite analizar grandes cantidades de información procedente de las pruebas de imagen, identificar patrones complejos y aportar datos que refuercen la toma de decisiones clínicas.

Este proyecto ha sido posible gracias al trabajo coordinado de un equipo multidisciplinar formado por profesionales de diferentes ámbitos asistenciales, tecnológicos y de gestión, cuyo compromiso y conocimiento han sido claves para su desarrollo.

La radióloga Manuela Martín Izquierdo, referente en imagen prostática e impulsora de este proyecto en Salamanca, explica que esta tecnología ya está demostrando en numerosos estudios científicos su potencial para favorecer diagnósticos más tempranos y precisos. No obstante, insiste en que cualquier resultado obtenido por la herramienta debe ser siempre validado por un especialista y que el uso de la Inteligencia Artificial debe desarrollarse con prudencia, responsabilidad y dentro de un marco legal que garantice la protección de los pacientes.

Para la especialista, la llegada de sistemas como QP-Prostate representa además el inicio de un cambio profundo en la forma de trabajar de los servicios de Radiología. Una evolución que permitirá optimizar recursos, reforzar la seguridad asistencial y avanzar hacia una sanidad más personalizada, eficiente e innovadora, en la que la tecnología se convierta en un apoyo para los profesionales sin reemplazar nunca el juicio clínico humano.

-¿Qué supone para un hospital como el de Salamanca incorporar una herramienta de inteligencia artificial en el diagnóstico del cáncer de próstata?

-"Los sistemas de inteligencia artificial mejoran los procesos diagnósticos porque permiten identificar patrones radiológicos, mejorar la detección de lesiones y apoyar en la toma de decisiones clínicas, que en el caso del análisis de la resonancia magnética prostática va a contribuir a disminuir la variabilidad diagnóstica y optimizar el tiempo de informe, facilitando una medicina personalizada basada en datos".

-¿Cómo cambia el trabajo diario de un radiólogo con una herramienta como QP-Prostate?

-"De inicio tendremos que acostumbrarnos a utilizar la herramienta y con su uso se disminuirá el tiempo de informe y lo realizaremos con mayor seguridad".

-Para entenderlo fácil: ¿qué hace exactamente esta IA cuando analiza una resonancia magnética?

-"Son pasos básicos para la interpretación del estudio, tales como calcular el volumen prostático, segmentar la próstata delimitando las diferentes zonas y permitiendo ubicar adecuadamente la lesión. Contribuye, así mismo, a la detección y análisis de las posibles lesiones".

-Ha sido utilizada por primera vez estas semanas con un paciente, ¿qué resultados han obtenido y qué les han sorprendido más?

-"Pues sinceramente en este primer caso la herramienta ha coincidido con los datos analizados por el radiólogo en la resonancia magnética inicial; por tanto, la sensación es buena, teniendo en cuenta que es la primera, pero siendo conscientes de que la validación de la prueba se realiza siempre por un radiólogo".

-¿En qué mejora concretamente el diagnóstico: detecta antes, detecta mejor o reduce errores?

-"Aún es pronto para hacer una valoración por nuestra parte, aunque la bibliografía aportada en el proyecto avala una mejor y más temprana detección de las lesiones, pero nosotros aún tenemos que demostrarlo con nuestros casos".

-Ustedes hablan de "segmentación automatizada" y "lesiones sospechosas", ¿qué significa eso en la práctica para un paciente?

-"Como he referido en una de las preguntas anteriores, la segmentación automática hace referencia a la delimitación de las diferentes zonas de la glándula prostática, lo que nos permite ubicar las lesiones para su interpretación dependiendo de la zona de asiento. En cuanto a la detección de lesiones, la herramienta está entrenada con muchos casos y, sobre todo, utiliza datos de anatomía patológica que la hacen aún más fuerte para la detección de las posibles lesiones".

-Siempre surge la misma duda: ¿la inteligencia artificial sustituye al radiólogo o lo refuerza?

-"Nunca; ya he hecho referencia anteriormente que se trata de una herramienta de apoyo al diagnóstico y la validación última es del radiólogo".

-¿Da más seguridad al diagnóstico o también puede generar dependencia tecnológica?

-"En relación con esta cuestión debemos ser consecuentes con el uso de la herramienta y hacer una primera valoración del estudio de resonancia magnética prostática de forma convencional y, en un segundo tiempo, utilizar los datos de la herramienta o bien para reforzar nuestros datos o para solucionar alguna duda".

-Hablan de reducción de tiempos de análisis e informe, ¿cuánto puede acelerar el proceso en la práctica?

-"Pues con el tiempo iremos cambiando a mejor en la valoración de la prueba (resonancia magnética prostática) y seremos capaces de realizar más estudios en menos tiempo, que es el objetivo".

-¿Estamos ante un cambio real en la forma de trabajar en radiología o es una mejora puntual?

-"Este es inicio para la introducción de nuevas herramientas en el Servicio de Radiología, lo cual va a suponer un cambio a largo plazo en la forma de trabajar del radiólogo".

-¿El futuro del diagnóstico médico pasa inevitablemente por la inteligencia artificial?

-"Posiblemente sí, pero tenemos que ser cautelosos y prudentes con este tema y ser respetuosos sobre todo con el paciente que es fin último de todo esto. Es por ello que se ha desarrollado bajo el marco legal vigente, teniendo en cuenta la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, la Ley de Protección de Datos y la Ley de Productos Sanitarios, y bajo la supervisión del Servicio de Salud Digital de la Gerencia Regional de Salud".

-Si tuviera que resumirlo: ¿qué aporta la inteligencia artificial al diagnóstico del cáncer de próstata que antes no teníamos?

-"Pues, aunque es un objetivo demostrarlo, debería contribuir a mejorar la calidad asistencial, optimizar los recursos y reforzar la seguridad del paciente para llegar a conseguir una salud de vanguardia".

-¿Qué le diría a un paciente que escucha inteligencia artificial en su diagnóstico? ¿Debe confiar, preocuparse o entenderlo como una ayuda?

-"Confiar en la responsabilidad del radiólogo, que es el que tiene la última palabra.

Por último, para finalizar esta entrevista quiero mostrar mi agradecimiento a la Dirección del Complejo Asistencial Universitario de Salamanca, que desde el principio apoyó este proyecto, y sin su ayuda no lo habríamos conseguido; y a la Consejería de Sanidad de la Junta de Castilla y León. Su apoyo ha sido fundamental para impulsar iniciativas que sitúan a nuestra organización a la vanguardia de la salud. Este proyecto es un ejemplo del compromiso compartido con una sanidad más innovadora, precisa y eficiente, poniendo la tecnología al servicio de los profesionales y, fundamentalmente, de los pacientes".