En los albores de la medicina moderna, la promesa de una atención más personalizada y preventiva parecía estar en un horizonte lejano. Sin embargo, con el advenimiento y la maduración de la tecnología y la inteligencia artificial (IA), ese futuro es ahora tangible. Es en este paisaje médico-tecnológico donde la lucha contra el cáncer de mama ocupa el segundo lugar en muertes en Costa Rica, con una tasa de incidencia de 43 por cada 100,000 mujeres el panorama se vuelve más optimista.
Tenemos el desarrollo e innovación tecnológica de la informática clínica, con la capacidad de analizar enormes cantidades de datos, junto con algoritmos cada vez más precisos, que están cambiando no solo cómo diagnosticamos, sino también cómo prevenimos y tratamos esta enfermedad. Veamos cómo diversas tecnologías y algoritmos están redefiniendo este campo.
Redes Neuronales Convolucionales (CNN) en la Visión Computacional: Las CNN, a través de múltiples capas de filtrado, pueden identificar y aprender características de imágenes con alta precisión. En el contexto de las mamografías, la detección temprana de anomalías es esencial y las CNN han demostrado ser herramientas potentísimas, disminuyendo considerablemente las tasas de diagnósticos erróneos.
Secuenciación Genómica y Algoritmos de Bioinformática: Con algoritmos como los estudios de la Asociación del Genoma Completo (GWAS), es factible identificar variantes genéticas que aumenten el riesgo de cáncer de mama. Estos hallazgos, como las mutaciones BRCA1 y BRCA2, ofrecen oportunidades para intervenciones preventivas específicas.
- Algoritmos Genéticos en la Optimización del Tratamiento: Inspirados en la teoría de la evolución, los algoritmos genéticos buscan soluciones óptimas a través de mecanismos de selección, cruzamiento y mutación. En el tratamiento del cáncer de mama, pueden ser utilizados para personalizar regímenes terapéuticos, optimizando factores como dosificación y combinación de medicamentos para maximizar la eficacia y minimizar los efectos secundarios. Este tipo de algoritmos se están utilizando ampliamente en la optimización de procesos en el ámbito de los servicios de salud.
- Sistemas de Registro Electrónico de Salud y Machine Learning: Estos registros, potenciados con técnicas avanzadas de aprendizaje automático, pueden prever riesgos y anticipar diagnósticos. Algoritmos como el clustering o k-means segmentan a los pacientes según riesgo, permitiendo intervenciones y seguimientos personalizados.
- Realidad Aumentada (RA) y Procedimientos Quirúrgicos: La combinación de RA con tecnologías de imagenología avanzada permite a los cirujanos tener una visión tridimensional en tiempo real del área a tratar, lo que se traduce en procedimientos más precisos y menos invasivos.
- Prevención Mediante Análisis Predictivo: La prevención es el arma más poderosa contra cualquier enfermedad, y con el uso de herramientas como los árboles de decisión y bosques aleatorios, analizamos datos para prever la probabilidad de aparición del cáncer, guiando las estrategias preventivas.
El presente artículo fue escrito por el doctor Juan Ignacio Barrios, quien es médico y cirujano especialista en informática médica. El doctor Barrios posee estudios en Business Intelligence, Big Data y Ciencia de datos, así como en Inteligencia Artificial en el campo médico. Colabora en la cátedra de informática clínica de la Universidad de Barcelona.
