3 formas revolucionarias en que la IA está transformando la atención médica

Comprender cómo la inteligencia artificial y otras tecnologías de vanguardia están avanzando la medicina moderna es una excelente manera de profundizar su capacidad para detectar tendencias. Esto es lo que necesita saber. A medida que el uso de la IA se vuelve más común en el campo médico, sigue desempeñando un papel crucial en la mejora de los tratamientos actuales.

Los sistemas de Inteligencia Artificial ahora abarcan todo el espectro del mercado médico, desde el seguimiento de datos de pacientes, hasta la recomendación de recetas y la asistencia en cirugías. Todo este progreso es solo una gota en el océano comparado con lo que depara el futuro. Los sistemas de IA de próxima generación mejorarán la precisión, reducirán los tiempos de investigación y disminuirán los efectos secundarios.

En consecuencia, los algoritmos avanzados de IA brindan a los médicos mejores herramientas para marcar la diferencia. Estos sistemas ya han ayudado a reducir los costos de experimentación, minimizar los errores humanos y diagnosticar enfermedades difíciles de tratar y que consumen mucho tiempo sin intervención humana. A continuación, se presentan los usos más comunes de la IA en el campo médico hoy en día.

• Prevención: La inteligencia artificial es particularmente útil en el diagnóstico. Estos sistemas pueden configurarse para reconocer patrones y conexiones que los humanos nunca notarían. Como tal, los sistemas de IA se están integrando cada vez más en los sistemas médicos como una forma de determinar signos tempranos de enfermedad en imágenes médicas, pacientes y otros datos vitales.
• Desarrollo de fármacos: El descubrimiento de fármacos es otra área clave donde la IA realiza un trabajo pesado. Existen sistemas de IA en uso hoy que permiten a los fabricantes de medicamentos simular reacciones humanas sin necesidad de usar un paciente real. Estos sistemas pueden simular millones de escenarios, reduciendo drásticamente los tiempos de desarrollo de fármacos, los efectos secundarios y optimizando el diseño de los medicamentos.
• Planes de tratamiento personalizados: Muchos proveedores de salud se han volcado hacia la IA para mejorar sus planes de tratamiento generales. Estos sistemas pueden ayudar en la creación, ejecución, monitoreo y personalización de los tratamientos médicos. En consecuencia, muchos creen que los futuros sistemas de IA podrán diagnosticar, investigar, prescribir e incluso crear medicamentos in situ. Aquí hay 3 nuevas formas en que la IA está avanzando la medicina moderna hoy.

El algoritmo de IA mapea tumores para el tratamiento del cáncer

Los ingenieros de Northwestern Medicine lograron crear un sistema de IA intuitivo que puede mapear tumores con precisión. El mapeo de tumores es una parte crucial de la radioterapia, que es la forma más popular en que las personas combaten el cáncer. Cabe destacar que la mitad de todos los pacientes con cáncer en EE. UU. reciben tratamiento de radiación.

El sistema ayuda a resolver el problema de la segmentación de tumores. Este proceso manual consume tiempo y genera retrasos, inconsistencias y una precisión variable según el profesional que realiza las pruebas. Dada la naturaleza peligrosa del cáncer, estos problemas pueden resultar en la muerte del paciente.

Estadísticas del cáncer

El cáncer sigue siendo una de las principales causas de muerte en la población y, lamentablemente, todas las estadísticas muestran que está en aumento. Los expertos predicen que habrá más de 2 millones de nuevos pacientes con cáncer este año. Peor aún, más de 600 mil morirán debido a sus complicaciones.

Reconociendo la necesidad de un sistema más preciso y fiable, los científicos de Northwestern Medicine publicaron el artículo¹ titulado “Deep Learning study for automated, motion-resolved tumor segmentation in radiotherapy“. Esta investigación presenta una herramienta de IA de alto rendimiento llamada iSeg que mejora la detección de tumores. El sistema podría conducir a diagnósticos más tempranos e incluso a una segmentación de tumores estandarizada a nivel mundial, eliminando las variaciones que dificultaban el diagnóstico.

Entrenamiento del algoritmo de mapeo de tumores

El sistema de IA se entrenó utilizando miles de tomografías computarizadas recopiladas de múltiples centros médicos. Curiosamente, los médicos dibujaron contornos de los tumores alrededor de la zona afectada para mejorar las capacidades de identificación del sistema. Dos hospitales, el prestigioso Northwestern Medicine y la Cleveland Clinic, participaron en el estudio proporcionando escaneos para el conjunto de datos de IA.

Fuente – Northwestern Medicine

iSeg es único porque es el primer protocolo de aprendizaje profundo 3D impulsado por IA dedicado a encontrar tumores cancerosos. El sistema utiliza escaneo 3D para segmentar tumores y rastrear sus acciones durante cada respiración, facilitando su detección antes de que crezcan.

Beneficios del estudio del algoritmo de mapeo de tumores

Este sistema de IA podría conducir a un sistema de descubrimiento automatizado, ya que la IA demostró ser altamente eficiente. Fue capaz de igualar y superar los diagnósticos proporcionados por los médicos. Ahora, el equipo busca utilizar este enfoque para mejorar los procesos de tratamiento y aumentar la detección temprana de alertas.

Uso de la IA para detectar la enfermedad de Parkinson

Otro ejemplo reciente de cómo la IA está avanzando la medicina moderna proviene de investigadores del departamento de Química Analítica de la ACS. Este equipo ha desarrollado un algoritmo de IA que detecta compuestos orgánicos volátiles (COV) en la cera del oído para determinar el Parkinson. El nuevo enfoque es no invasivo y rentable, lo que lleva a muchos a considerarlo un hito importante en la lucha contra la enfermedad de Parkinson.

Métodos tradicionales de detección del Parkinson

El nuevo sistema permite a los médicos detectar el Parkinson mucho antes que los métodos tradicionales, que dependen de la monitorización del sebo en la piel. El método tradicional se ve fácilmente comprometido cuando la piel está expuesta a contaminantes, humedad u otros agentes. Además, este proceso es costoso, lo que genera barreras financieras para los pacientes que lo necesitan.

AI Parkinson’s Disease Study

El estudio An Artificial Intelligence Olfactory-Based Diagnostic Model for Parkinson’s Disease Using Volatile Organic Compounds from Ear Canal Secretions² describe cómo los científicos lograron entrenar un sistema de IA para monitorizar cuatro biomarcadores cruciales y agilizar el diagnóstico del Parkinson. Específicamente, el equipo determinó que el etilbenceno, 4-etiltolueno, pentanal y 2-pentadecil-1,3-dioxolano eran biomarcadores precisos de la presencia de la enfermedad.

Enfermedad de Parkinson

La enfermedad de Parkinson es un trastorno del sistema nervioso que puede afectar la capacidad de una persona para realizar habilidades motoras básicas. La enfermedad devasta a quienes la padecen. En pocos años, la mayoría de los pacientes sufrirá una mayor variedad de problemas neurológicos. Lamentablemente, más de 8,5 millones de personas padecen esta enfermedad hoy.

Entrenamiento de un algoritmo de IA para la enfermedad de Parkinson – Avanzando la medicina moderna

El equipo recopiló un gran volumen de datos de COV de cera de oído para entrenar el conjunto de datos de IA. Obtuvieron estos datos de 209 sujetos humanos de prueba. Curiosamente, solo 108 de los pacientes padecían la enfermedad de Parkinson. Este enfoque permitió a los ingenieros proporcionar al sistema de IA una forma de comparar áreas sanas con áreas afectadas por el Parkinson.

Beneficios del estudio de IA sobre la enfermedad de Parkinson

Existen varios beneficios de este sistema de detección temprana de la enfermedad de Parkinson. En primer lugar, ayudará a salvar la vida de cientos de miles de personas que no saben que padecen esta afección, ya que las opciones de tratamiento son limitadas. Cabe destacar que este método de detección temprana no invasivo es menos costoso que las alternativas y mucho más fácil de acceder.

En el futuro, estos sistemas podrían proporcionar resultados fiables en minutos y ayudar a crear una estrategia de diagnóstico estandarizada y autónoma, reduciendo costos y mejorando la accesibilidad.

Uso de la IA para combatir la enfermedad del hígado graso

Investigadores de la Escuela de Posgrado de Medicina de la Universidad Metropolitana de Osaka han entrenado y probado un nuevo algoritmo de IA diseñado específicamente para detectar la enfermedad del hígado graso. Esta afección extremadamente común afecta a casi una cuarta parte de la población mundial y puede conducir a graves complicaciones de salud, como el cáncer de hígado.

Métodos actuales para detectar la enfermedad del hígado graso

La forma actual en que los profesionales de la salud diagnostican la enfermedad del hígado graso es mediante ecografías, tomografías computarizadas (TC) y resonancias magnéticas (RM). Las TC y RM son procedimientos extremadamente costosos, y la ecografía requiere de un profesional capaz de descifrar con precisión lo que muestran las ondas sonoras.

Problemas con las opciones de diagnóstico de la enfermedad del hígado graso actuales

Lamentablemente, estos métodos generan barreras de costo y limitaciones de tiempo para los pacientes. Por un lado, requieren ubicaciones especializadas. No encontrará una máquina de RM en el consultorio de su médico local. Estos dispositivos pueden costar más de $100 mil y a menudo deben instalarse en instalaciones especialmente construidas, lo que aumenta sus costos totales y otros factores que limitan el acceso de los pacientes.

Estudio de IA sobre la enfermedad del hígado graso

Afortunadamente, un equipo de científicos de la Escuela de Posgrado de Medicina de la Universidad Metropolitana de Osaka ha creado un método mejorado para lograr la interpretación radiológica. Su artículo³ Performance of a Chest Radiograph–based Deep Learning Model for Detecting Hepatic Steatosis introduce un método novedoso de utilizar radiografías de tórax para detectar la enfermedad del hígado graso.

El sistema puede llevar a cabo esta tarea registrando biomarcadores en el pecho que solo se encuentran cuando los pacientes padecen la enfermedad del hígado graso. Este enfoque reduce los costos de diagnóstico y permite a los profesionales de la salud realizar múltiples diagnósticos al mismo tiempo.

Entrenamiento de la IA para la enfermedad del hígado graso – Avanzando la medicina moderna

Para entrenar su sistema de IA, el equipo creó un conjunto de datos que incluía 6 599 imágenes de radiografías de tórax de 4 414 pacientes. Estos pacientes fueron radiografiados, y los escaneos de los pacientes sanos se compararon con los de los que padecen la enfermedad del hígado graso. Esta información ayuda al equipo a crear puntuaciones de parámetro de atenuación controlada (CAP), mejorando la precisión.

Beneficios del estudio de la enfermedad del hígado graso

El algoritmo de IA para la enfermedad del hígado graso permite a los profesionales médicos realizar diagnósticos adicionales en los pacientes sin requerir pasos extra. Cabe destacar que ya hay miles de pacientes que se han realizado radiografías de tórax. En consecuencia, estos individuos proporcionaron todo lo necesario para asegurar que no tenían enfermedad del hígado graso sin siquiera saberlo.

IA – Avanzando la medicina moderna mediante la eficiencia e innovación

Al examinar los efectos de los sistemas de IA en la medicina moderna, es fácil ver que el mercado está listo para entrar en una nueva era de efectividad y usabilidad en los tratamientos. A medida que los sistemas de IA se vuelven más comunes e integrados en el campo médico, aumentará el apoyo a las opciones médicas integradas con IA. Todos estos factores resaltan cómo la IA tiene el potencial de revolucionar el campo médico y mucho más.

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Estudios referenciados:

<sup>1. Sarkar, S., Teo, P.T. & Abazeed, M.E. Deep learning for automated, motion-resolved tumor segmentation in radiotherapy. npj Precis. Onc. 9, 173 (2025). https://doi.org/10.1038/s41698-025-00970-1
2. Sun, C., Zhu, Y., Wang, Q., Zeng, Y., Yu, Y., & Zhang, W. (2025). An artificial intelligence olfactory-based diagnostic model for Parkinson’s disease using volatile organic compounds from ear canal secretions. Analytical Chemistry, 97(23), 8230–8237. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5c00908
3. Matsuo, H., Matsumura, T., Inoue, Y., Tanaka, R., Ito, T., & Tatsumi, M. (2024). Performance of a chest radiograph–based deep learning model for detecting hepatic steatosis. Radiology: Cardiothoracic Imaging, 6(3), e240402. https://doi.org/10.1148/ryct.240402</sup>