3 Formas Innovadoras 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 en su capacidad para detectar tendencias. Aquí está lo que necesita saber. A medida que el uso de la IA se vuelve más común en el campo médico, continúa desempeñando un papel crucial en la mejora de los tratamientos de hoy en día.

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

Con astucia, los algoritmos de IA avanzados 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 requieren 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 la diagnosis. 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 los primeros signos de enfermedad en imágenes médicas, pacientes y otros datos vitales.
• Desarrollo de fármacos: La investigación de fármacos es otra área clave donde se encuentra a la IA realizando un gran esfuerzo. Hay sistemas de IA en uso hoy en día que permiten a los fabricantes de fármacos simular reacciones humanas sin necesidad de utilizar a 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 fármacos.
• Plan de tratamiento personalizado: Muchos proveedores de atención médica se han vuelto hacia la IA para mejorar sus planes de tratamiento en general. Estos sistemas pueden ayudar en la creación, ejecución, seguimiento y personalización de tratamientos médicos. En consecuencia, muchos creen que los sistemas de IA futuros podrán diagnosticar, investigar, prescribir y incluso crear medicamentos en el lugar. A continuación, se presentan 3 nuevas formas en que la IA está avanzando la medicina moderna hoy en día.

Utilizando la IA para crear mapas de tumores para el tratamiento del cáncer

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

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

Estadísticas sobre el cáncer

El cáncer sigue siendo una de las principales causas de muerte entre la población, y lamentablemente, todas las estadísticas muestran que está en aumento. Los expertos predicen que habrá +2M de nuevos pacientes con cáncer este año. Incluso peor, +600K morirán debido a sus complicaciones.

Reconociendo la necesidad de un sistema más preciso y confiable, los científicos de Northwestern Medicine publicaron el artículo¹ titulado “Estudio de aprendizaje profundo para la segmentación automática de tumores en radioterapia.” Esta investigación introduce una herramienta de IA de alto rendimiento llamada iSeg que mejora la detección de tumores. El sistema podría conducir a un diagnóstico más temprano y incluso a una segmentación de tumores estandarizada a nivel mundial, eliminando las variaciones que hacían que el diagnóstico fuera tan difícil.

Entrenamiento del algoritmo de mapeo de tumores

El sistema de IA se entrenó utilizando miles de tomografías computarizadas recopiladas de múltiples instalaciones médicas. Curiosamente, los médicos dibujaron contornos de tumores alrededor del área afectada para mejorar las capacidades de identificación del sistema. Dos hospitales, el prestigioso Northwestern Medicine y la Clínica Cleveland, 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 en 3D impulsado por IA dedicado a encontrar tumores cancerosos. El sistema utiliza escaneos en 3D para segmentar tumores y rastrear sus acciones durante cada respiración, lo que facilita su detección antes de que crezcan más.

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.

Utilizando la IA para detectar la enfermedad de Parkinson

Otro ejemplo reciente de cómo la IA está avanzando la medicina moderna proviene de los 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 la enfermedad de 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 de la enfermedad de Parkinson

El nuevo sistema permite a los médicos detectar la enfermedad de 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 se expone a contaminantes, humedad u otros contaminantes. Además, este proceso es costoso, lo que lleva a barreras financieras para los pacientes que lo necesitan.

Estudio de la enfermedad de Parkinson con IA

El Estudio de un modelo de diagnóstico basado en olfato y IA para la enfermedad de Parkinson utilizando compuestos orgánicos volátiles de las secreciones del conducto auditivo describe cómo los científicos fueron capaces de entrenar un sistema de IA para monitorear cuatro biomarcadores cruciales para agilizar el diagnóstico de Parkinson. Específicamente, el equipo determinó que el etilbenceno, 4-etiltolueno, pentanal y 2-pentadecil-1,3-dioxolano eran biomarcadores precisos para 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 aquellos a quienes afecta. Dentro de unos pocos años, la mayoría de los pacientes sufrirán de una gama más amplia de problemas neurológicos. Lamentablemente, +8,5M de personas sufren de esta enfermedad hoy en día.

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

El equipo recopiló una gran cantidad de datos de COV de la cera del oído para entrenar el conjunto de datos de IA. Recopilaron estos datos de 209 sujetos humanos. Curiosamente, solo 108 de los pacientes sufrían de la enfermedad de Parkinson. Este enfoque permitió a los ingenieros proporcionar al sistema de IA una forma de cruzar los datos de áreas sanas y áreas afectadas por la enfermedad de Parkinson.

Beneficios del estudio de la enfermedad de Parkinson con IA

Hay varios beneficios en este sistema de detección temprana de la enfermedad de Parkinson. Por un lado, ayudará a salvar la vida de cientos de miles de personas que no saben que tienen esta afección, ya que las opciones de tratamiento son limitadas. Notablemente, este método de detección no invasivo es menos costoso que las alternativas y mucho más fácil de acceder.

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

Utilizando la IA para combatir la enfermedad del hígado graso

Investigadores de la Escuela 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 llevar a complicaciones de salud graves 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 a través de ultrasonidos, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. Las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas son procedimientos extremadamente costosos, y el ultrasonido requiere un profesional capaz de interpretar con precisión las ondas sonoras que se muestran.

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

Lamentablemente, estos métodos crean barreras de costo y limitaciones de tiempo para los pacientes. Por un lado, requieren ubicaciones especializadas. No encontrarás una máquina de resonancia magnética en la oficina de tu médico local. Estos dispositivos pueden costar +$100K y a menudo necesitan estar en instalaciones especialmente construidas, lo que agrega a sus costos y otros factores que limitan el acceso de los pacientes.

Estudio de la enfermedad del hígado graso con IA

Afortunadamente, un equipo de científicos de la Escuela de Medicina de la Universidad Metropolitana de Osaka ha creado un método mejorado para lograr la interpretación de radiología. Su artículo³ Rendimiento de un modelo de aprendizaje profundo basado en radiografías de tórax para detectar esteatosis hepática introduce un método novedoso para utilizar radiografías de tórax para detectar la enfermedad del hígado graso.

El sistema puede lograr esta tarea registrando biomarcadores en el tórax que solo se encuentran cuando los pacientes sufren de 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. A estos pacientes se les tomaron radiografías, y se compararon las imágenes de los pacientes sanos con las de los que sufrían de la enfermedad del hígado graso. Esta información ayuda al equipo a crear puntuaciones de parámetro de atenuación controlado (CAP), lo que mejora 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 de la salud realizar diagnósticos adicionales en pacientes sin necesidad de pasos adicionales. Notablemente, ya hay miles de pacientes que han tenido radiografías de tórax. En consecuencia, estas personas proporcionaron todo lo necesario para asegurarse de que no tuvieran la enfermedad del hígado graso sin saberlo.

IA – Avanzando la medicina moderna a través de la eficiencia y la innovación

Cuando se examinan los efectos de los sistemas de IA en la medicina moderna, es fácil ver que el mercado está a punto de entrar en una nueva era de eficacia y usabilidad del tratamiento. A medida que los sistemas de IA se vuelven más comunes y se integran en el campo médico, el apoyo a las opciones médicas integradas con IA aumentará. Todos estos factores resaltan cómo la IA tiene el potencial de revolucionar el campo médico y mucho más.

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Estudios citados:

<sup>1. Sarkar, S., Teo, P.T. & Abazeed, M.E. Aprendizaje profundo para la segmentación automática de tumores en radioterapia. 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). Un modelo de diagnóstico basado en olfato y IA para la enfermedad de Parkinson utilizando compuestos orgánicos volátiles de las secreciones del conducto auditivo. 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). Rendimiento de un modelo de aprendizaje profundo basado en radiografías de tórax para detectar esteatosis hepática. Radiology: Cardiothoracic Imaging, 6(3), e240402. https://doi.org/10.1148/ryct.240402</sup>