Un seminario virtual organizado por la Cámara de Instituciones de Diagnóstico Médico (CADIME) detalló los resultados de la implementación de inteligencia artificial en el análisis de mamografías en 77 hospitales públicos del país.
Buenos Aires, 1° junio (NA) – La mamografía es una radiografía del tejido mamario que desempeña una función clave en la detección del cáncer de mama, ya que puede detectarlo antes de que cause síntomas, mientras que además reduce el riesgo de morir por esta enfermedad.
Según un informe al que accedió la Agencia Noticias Argentinas, se llevó a cabo un seminario virtual organizado por la Cámara de Instituciones de Diagnóstico Médico (CADIME) en el cual se dio a conocer cómo se está aplicando la inteligencia artificial al diagnóstico por imágenes en la Argentina.
En el mismo disertaron los bioingenieros Martín Sánchez, Ernesto Ridel y Antonio Morales, quienes abordaron la implementación de esta tecnología, que se llevó a cabo en 77 hospitales públicos de nuestro país, mientras que Luis Marcos, médico especialista en diagnóstico por imágenes y asesor de CADIME, estuvo a cargo de la moderación.
En particular, los especialistas se refirieron a los resultados ya obtenidos en los programas de modernización sanitaria impulsados junto al BID, para implementar sistemas de digitalización y gestión de imágenes en hospitales públicos de mediana complejidad y al Programa de Apoyo al Sector Sanitario Público (PROSEPU), que acompañó el proceso de digitalización de hospitales regionales de alta complejidad.
Sánchez aseguró que, en algunas experiencias de implementación, ya “se redujo a la mitad el tiempo de revisión de mamografías que no presentaban hallazgos”, a la vez que explicó que los casos de uso dominantes de las herramientas de IA en diagnóstico por imágenes son, en la actualidad, el screening masivo oncológico, la automatización de reportes clínicos y el triage (sistema de evaluación y clasificación rápida que determina la prioridad de atención médica según la gravedad del paciente) en servicios de emergencia, con el fin de acelerar el flujo de trabajo.
En particular, reveló que el principal desafío crítico del diagnóstico pasa porque “el 30% de los cánceres de mama no son detectados en screening convencional” y, como aspectos complementarios, mencionó limitaciones en el déficit de radiólogos en ciertas zonas de la Argentina, la fatiga visual y alta variabilidad humana y los falsos negativos en una de cada cinco mamografías.
En cuanto a la implementación en los hospitales públicos, indicó que el camino consistió en la modernización de sus PACS (Picture Archiving and Communication System) y la mejora de la infraestructura mediante la gestión centralizada de las imágenes en redes y luego la adopción de algoritmos integrados para apoyo diagnóstico, junto con su optimización, etapa que aún se está transitando para lograr un ciclo de mejora continua de la productividad.
En tanto, Antonio Morales y Ernesto Ridel añadieron que, en el caso de los programas que permitieron la adopción de esta tecnología en 77 hospitales públicos de la Argentina, el beneficio consistió en la posibilidad de transformar gasto de capital en gasto operativo, al eliminar la barrera de entrada del hardware importado y adoptar un modelo de “pago por estudio”.
“El ahorro fue del 90% en costos de infraestructura inicial, del 40% en costos de almacenamiento masivo, y del 43% en el costo total de propiedad, asociado al servicio a lo largo de su ciclo de vida y con ciberseguridad de grado bancario incluida”, puntualizó Morales.
El experto informó que los mencionados hospitales ya llevan procesados con IA un total de 21.042 análisis históricos únicos, el 1,55% del total, lo que, de acuerdo con sus palabras, indica que el empleo de inteligencia artificial como asistente del diagnóstico médico “ya es una realidad en la Argentina”.