La inteligencia artificial ya asiste diagnósticos médicos en 77 hospitales públicos y mejora la detección del cáncer de mama
La incorporación de inteligencia artificial al sistema de salud argentino ya se encuentra en funcionamiento en 77 hospitales públicos del país, donde se utiliza como herramienta de apoyo para el diagnóstico por imágenes. Así se informó durante un seminario organizado por la Cámara de Instituciones de Diagnóstico Médico (CADIME), en el que especialistas expusieron los avances y resultados obtenidos a través de distintos programas de modernización sanitaria.
Durante el encuentro, los bioingenieros Martín Sánchez, Ernesto Ridel y Antonio Morales explicaron cómo estas tecnologías comenzaron a integrarse en hospitales públicos mediante proyectos impulsados junto al Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y el Programa de Apoyo al Sector Sanitario Público (PROSEPU), orientados a la digitalización y gestión de imágenes médicas.
Uno de los datos más relevantes expuestos durante la jornada fue que alrededor del 30% de los cánceres de mama no son detectados mediante los métodos tradicionales de screening. Frente a ese desafío, la inteligencia artificial permite optimizar los procesos de análisis, reducir errores y acelerar los tiempos de evaluación.
Según explicó Sánchez, en algunas experiencias ya se logró disminuir a la mitad el tiempo necesario para revisar mamografías sin hallazgos relevantes. Además, señaló que las principales aplicaciones actuales de la inteligencia artificial en diagnóstico por imágenes incluyen el tamizaje oncológico masivo, la automatización de informes médicos y la clasificación rápida de pacientes en servicios de emergencia.
Los especialistas también destacaron que el sistema ayuda a enfrentar problemas estructurales como la escasez de radiólogos en determinadas regiones del país, la fatiga visual de los profesionales y los falsos negativos que pueden registrarse en una de cada cinco mamografías.
La implementación tecnológica incluyó la modernización de los sistemas de almacenamiento y comunicación de imágenes médicas (PACS), la centralización de datos en redes hospitalarias y la incorporación de algoritmos capaces de asistir a los especialistas durante la interpretación de estudios.
Por su parte, Morales y Ridel señalaron que la adopción de estos sistemas permitió reducir significativamente los costos de infraestructura, almacenamiento y operación. Según detallaron, se registró un ahorro del 90% en infraestructura inicial, del 40% en almacenamiento de datos y del 43% en el costo total de operación a lo largo del ciclo de vida de los sistemas.
Actualmente, los hospitales participantes ya procesaron más de 21.000 estudios mediante herramientas de inteligencia artificial. Para los especialistas, estos resultados demuestran que la utilización de IA como apoyo al diagnóstico médico dejó de ser una experiencia experimental y ya forma parte de la realidad del sistema sanitario argentino.