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    Portada » La IA permite acelerar tratamientos contra el cáncer
    Sociedad

    La IA permite acelerar tratamientos contra el cáncer

    14 de abril de 2026
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    Cada año, el cáncer se cobra 10 millones de vidas. Según datos de la American Cancer Society, a nivel mundial, existen 19 millones de personas con un diagnóstico de este tipo. En medio de esa realidad, cada vez más personas se hacen una pregunta: ¿cómo se podría mejorar el acceso a tratamientos oncológicos y reducir así la mortalidad por estas afecciones? Y, como en tantos otros terrenos, la inteligencia artificial acá también dice presente.
    Desde hace un tiempo se han incorporado en el mundo de la salud los gemelos digitales: modelos virtuales de objetos físicos, que permiten reflejar sistemas con precisión y supervisar su rendimiento frente a distintas situaciones. Según explica la compañía IBM, un gemelo digital puede ejecutar cualquier número de simulaciones útiles para estudiar múltiples procesos. Esto abarca una amplia variedad de industrias y, de hecho, la Nasa fue pionera en este ámbito, en la década de 1960, durante sus misiones de exploración «cuando cada nave espacial en viaje se replicaba exactamente en una versión terrestre, que el personal de la Nasa que formaba parte de las tripulaciones de vuelo utilizaba con fines de estudio y simulación».
    «Los gemelos digitales representan una evolución muy significativa en la forma en que se diseñan y desarrollan los ensayos clínicos. A través de modelos computacionales que integran datos biológicos, clínicos y poblacionales, hoy es posible disminuir la incertidumbre simulando escenarios terapéuticos con un nivel de precisión cada vez mayor», explica Carolina Sian, directora de Asuntos Regulatorios de la Cámara Argentina de Especialidades Medicinales (Caeme), conformada por las compañías farmacéuticas líderes a nivel global que investigan, desarrollan y comercializan medicamentos en el país. Detalla que esto permite optimizar los protocolos, reducir instancias innecesarias y enfocar mejor los estudios en los pacientes que realmente pueden beneficiarse, acortando los tiempos para que los tratamientos lleguen al paciente cuando los necesita.
    Pero parecería que un nuevo punto de inflexión aparece en este ámbito, ya que, cuando esta tecnología se cruza con la inteligencia artificial, empieza a jugar en otra liga dentro de la salud. «Los gemelos digitales que incorporan inteligencia artificial permiten no solo planificar un tratamiento, sino que, con el soporte de la IA, se pueden identificar automáticamente posibles hallazgos que se encuentren en la región anatómica, como por ejemplo, un nódulo pulmonar o una lesión en la próstata, que podría ser un indicio de cáncer», explica Mario Amadio, director de Siemens Healthineers Argentina.
    La firma donde trabaja Amadio -proveedora global de equipos, soluciones y servicios para el sector salud, con presencia en más de 180 países y con más de 120 años de antigüedad- propone una nueva solución, combinada con la IA. La apuesta es crear un clon digital capaz de predecir el comportamiento de un organismo real testeando tratamientos oncológicos antes de aplicarlos al paciente. La IA intervendría al permitir modelar un clon digital también llamado «avatar» matemático y biológico de la persona, que funciona como un entorno de pruebas seguro.
    En un contexto en el que los tratamientos oncológicos suelen ser agresivos y altamente invasivos, contar con la posibilidad de someter un clon a cientos de simulaciones computarizadas, analizando qué camino tiene mayor probabilidad de éxito, antes de avanzar con el tratamiento, supone un paso importante en la medicina. Además, la iniciativa busca reducir los costos operacionales, optimizando los recursos con los que cuentan las clínicas y hospitales.
    Se trata también de una alternativa con mayor precisión diagnóstica y de tratamiento y, por tanto, con tiempos más cortos. «En el caso de pacientes con cáncer de próstata, por ejemplo, se pueden realizar diagnósticos guiados por IA en segundos y validados por un experto», explica Amadio. Y agrega otro caso: algoritmos de inteligencia artificial permiten encontrar nódulos pulmonares con una precisión similar a la de un radiólogo experto, aproximándose a un 93 por ciento de sensibilidad, pero reduciendo significativamente los tiempos de interpretación en un 30 por ciento.
    LA IA ADENTRO DEL
    QUIRÓFANO

    Los gemelos digitales ya existen en la Argentina y se aplican en distintos ámbitos de la salud, como los cánceres con mayor dificultad de tratamiento y también en los que tienen una mayor prevalencia en la población, como el cáncer de mama, de pulmón, próstata, cáncer en el cerebro y en los huesos, nódulos linfáticos, entre otros.
    La solución tecnológica que propone hoy en día la compañía integra varios ejes: por un lado, incluye la interpretación automática de imágenes con IA. En otras palabras, antes de que el radiólogo analice la imagen, un asistente de inteligencia artificial analiza los escaneos, resaltando nódulos o lesiones milimétricas que podrían pasar desapercibidas, ahorrando horas críticas de diagnóstico.
    Actualmente, desde Siemens explican que el costo de la inteligencia artificial aún tiene una barrera de entrada muy alta, como cualquier tecnología que se está implementando recientemente. «En un futuro esperamos que la IA y los gemelos digitales sean una solución estándar en la industria, por lo que el costo no debería ser mayor a los precios actuales de operación en las clínicas y hospitales, sumado a la reducción en tiempo que permite el uso de estas tecnologías», concluye Amadio.
    Emma Venezian, directora de la Unidad de Estudios Clínicos Sanofi Cono Sur resume el impacto de estas tecnologías: «El uso de gemelos digitales ya está mostrando resultados concretos: Sanofi logró predecir con precisión resultados clínicos en estudios de asma y acelerar desarrollos en oncología, inmunología y enfermedades poco frecuentes, reduciendo la necesidad de estudios extensos en poblaciones limitadas».

    Por María Josefina Lanzi
    publicado en La Nación.

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