El creciente papel de la IA en oncología

Fabio Dennstädt, MD, del Departamento de Oncología Radioterápica del Hospital Universitario de Berna en Berna, Suiza,¹ señala que la IA está alimentando grandes esperanzas en la sanidad y la medicina, especialmente en oncología. Está abriendo la puerta a terapias más precisas y personalizadas y a una mejor atención al paciente en todos los aspectos del tratamiento del cáncer. La IA ya está mejorando el diagnóstico oncológico rutinario y podría ampliar el abanico de métodos para la prevención y detección precoz de lesiones preneoplásicas y malignas.

Además, los sistemas de IA combinados con datos clínicos, histopatológicos y moleculares podrían avanzar en la medicina de precisión, enfatizaron Stefan Schulz, MD, y Sebastian Foersch, MD, del Instituto de Patología del University Medical Center Mainz en Maguncia, Alemania, y del Grupo de Patología Digital e Inteligencia Artificial.²

Las opciones de tratamiento para tumores sólidos se han vuelto cada vez más complejas. Al ritmo actual de aprobaciones de la FDA, las opciones de tratamiento podrían aumentar mucho en cinco años. En general, el 59% de los oncólogos en Estados Unidos experimentan agotamiento. Ya nadie puede llevar la cuenta de toda esta información. Ni siquiera la junta de tumores.

Terapias personalizadas

La IA, por otro lado, puede analizar enormes cantidades de datos y clasificar con precisión las situaciones individuales de los pacientes; como resultado, puede ayudar a apoyar las decisiones clínicas y optimizar enfoques terapéuticos personalizados, dijo Dennstädt. Por ello, la IA está desempeñando un papel cada vez más importante en cada uno de los tres pilares clásicos de la terapia oncológica, a saber, radioterapia, cirugía y terapia sistémica.

Este desarrollo se ha acelerado especialmente con la aparición de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT. Estas nuevas herramientas de IA tienen el potencial de facilitar el trabajo diario no solo en análisis de datos, sino también en la toma de decisiones y la gestión de la información, explicaron Jan C. Peeken, PhD, del Departamento de Oncología Radioterápica y Radioterapia, Hospital Universitario TUM de Múnich, Alemania, y Jakob Nikolas Kather, MD, Technische Universität Dresden en Dresde, Alemania.

El poder de la IA se demuestra, por ejemplo, en un estudio publicado en Science por investigadores liderados por el internista estadounidense Adam Rodman, MD, del Beth Israel Deaconess Medical Center en Boston. Al inicio de la atención de urgencias, cuando un paciente llegaba a urgencias y proporcionaba información limitada sobre sus síntomas, el modelo de lenguaje o1 de OpenAI integrado en ChatGPT proporcionaba un diagnóstico exacto o muy cercano en el 67% de los casos, más de un 10% de diferencia que dos médicos en los mismos casos. Aunque la brecha se redujo ligeramente cuando hubo más información disponible, el modelo de lenguaje amplio siguió superando a los médicos entre un 2% y un 10% más adelante en el proceso de atención.

Comunicación médico-paciente

La IA no solo está adquiriendo cada vez más importancia para el diagnóstico y el tratamiento, sino que también desempeña un papel importante y creciente en la relación médico-paciente y en la comunicación médico-paciente. Por ejemplo, los pacientes hoy pueden usar herramientas de IA para acceder a una gran cantidad de información médica y adquirir conocimientos que incluso podrían sorprender a médicos experimentados.

Según un estudio del Boston Consulting Group, los consumidores ya están utilizando la IA como puerta de entrada a la sanidad. "Casi el 60% de los consumidores ya utilizan la IA para la salud personal", dijeron el experto en BCG Ben Keneally y sus colegas. En la primera encuesta transnacional sobre el uso de la IA por parte de los consumidores en la sanidad, encuestaron a más de 13.000 adultos expertos en internet en 15 países sobre cómo utilizan la IA para su salud y hasta qué punto son conscientes y cómodos con el uso de IA por parte de los médicos. Además de preguntas sobre sus expectativas y preocupaciones respecto a la IA, se preguntó a los participantes si habían utilizado o utilizan actualmente herramientas basadas en IA para su atención sanitaria. Estas herramientas incluían, por ejemplo, chatbots de IA para consejos generales; aplicaciones de salud impulsadas por IA; dispositivos portátiles o rastreadores de actividad con IA; herramientas basadas en IA para la salud mental, nutrición y fitness; así como herramientas de IA para monitorizar el sueño y explicar hallazgos o tratamientos médicos.

Según los investigadores, los wearables habilitados por IA (58%) y las herramientas de IA para monitorizar el sueño (49%) se utilizan varias veces a la semana o diariamente, seguidos de cerca por chatbots de IA para consejos de salud (44%).

Los agentes de IA podrían impulsar esta tendencia aún más. Pueden usarse para reservar citas, comprobar la cobertura del seguro o comparar costes. Sin embargo, un agente de IA necesitaría acceso a los datos de citas y a las herramientas de autorización almacenadas en los sistemas administrativos sanitarios, así como permiso para compartir datos personales.

En consecuencia, el uso de la IA por parte de los consumidores se centra actualmente principalmente en comprobar síntomas, hacer preguntas, interpretar los resultados de las pruebas y comprender las opciones de tratamiento, explicaron Keneally y sus colegas. Además, los consumidores tienen preocupaciones respecto a la privacidad de los datos y la fiabilidad de los consejos proporcionados por la IA. El hallazgo más interesante es que los pacientes no ven el uso de la IA y de los médicos reales como una opción de una cosa o otra. La mayoría de los encuestados indicó que preferiría trabajar solo con IA o con un humano apoyado por IA en lugar de con un humano solo.

Como es bien sabido, donde hay luz, también hay sombra. Las herramientas de IA no son una excepción. La IA puede apoyar la atención de pacientes con cáncer de muchas maneras, según un equipo de autores liderado por los especialistas en IA Jan Clusmann, MD, y Jakob N. Kather, MD.³ Sin embargo, también existen riesgos, como conclusiones erróneas, alucinaciones y sesgos de confirmación, una distorsión cognitiva en la que las personas buscan, filtran e interpretan inconscientemente la información de formas que refuerzan sus creencias existentes. Otras preocupaciones incluyen el bloqueo del proveedor; deshabilidad, que se refiere a la pérdida gradual de habilidades y conocimientos humanos; y el uso en la sombra, es decir, el uso no autorizado de herramientas de IA por parte de los empleados en el lugar de trabajo.

A pesar del enorme potencial de la IA para la terapia oncológica, su amplia implementación clínica sigue enfrentando desafíos significativos, añadió Dennstädt. Muchos sistemas muestran resultados prometedores en investigación, "pero solo unos pocos llegan a la práctica clínica diaria." Uno de los mayores obstáculos radica en la disponibilidad y calidad de los datos. Aunque hay muchos datos en oncología, a menudo están fragmentados, incompatibles o están anotados de forma inadecuada. Entrenar modelos de IA robustos requiere grandes cantidades de datos de alta calidad y bien estructurados. Construir grandes bases de datos oncológicas interoperables es uno de los mayores desafíos.

Otros problemas incluyen preocupaciones regulatorias y de validación. Antes de que un sistema de IA pueda usarse rutinariamente en la atención al paciente, debe pasar por estrictos procesos de aprobación. Esto requiere ensayos clínicos exhaustivos que demuestren no solo el rendimiento técnico, sino también el beneficio clínico real y la seguridad de las aplicaciones de IA. Esto es muy relevante dada la complejidad de la progresión de la enfermedad oncológica y las posibles consecuencias de gran alcance de decisiones incorrectas.

A pesar de estos obstáculos, Dennstädt cree que los beneficios potenciales superan los riesgos; la IA tiene un enorme potencial para las terapias oncológicas. Desde la planificación automatizada de la radiación y las cirugías asistidas por IA hasta la predicción de respuestas a la quimioterapia e inmunoterapia, la IA tiene el potencial de mejorar el tratamiento de pacientes con cáncer.

Referencias

1. Dennstädt, F. KI in der Therapie: Lokal- und Systemtherapie. Onkologie 32, 212–215 (2026). https://doi.org/10.1007/s00761-025-01876-0.

2. Schulz, S., Foersch, S. Künstliche Intelligenz und Karzinogenese. Onkologie 32, 187–193 (2026). https://doi.org/10.1007/s00761-025-01888-w .

3. Clusmann, J., Schneider, C.V., Foersch, S. et al. Künstliche Intelligenz: Chancen und Grenzen. Forum 41, 31–35 (2026). https://doi.org/10.1007/s12312-025-01520-3