Se informó en un seminario en el cual se detalló cómo se está aplicando la inteligencia artificial al diagnóstico por imágenes en el país. La mamografía es un estudio radiológico de las mamas que cumple un rol fundamental en la detección temprana del cáncer de mama. Su importancia radica en que permite identificar la enfermedad antes de la aparición de síntomas y contribuye a disminuir la mortalidad asociada a esta patología.

Durante un seminario virtual organizado por la Cámara de Instituciones de Diagnóstico Médico (CADIME) se expusieron los avances en la incorporación de inteligencia artificial al diagnóstico por imágenes en Argentina. La actividad contó con las exposiciones de los bioingenieros Martín Sánchez, Ernesto Ridel y Antonio Morales, quienes analizaron la implementación de estas herramientas tecnológicas en 77 hospitales públicos del país. La moderación estuvo a cargo de Luis Marcos, médico especialista en diagnóstico por imágenes y asesor de CADIME.

Los especialistas destacaron los resultados obtenidos a través de programas de modernización sanitaria desarrollados junto al BID, orientados a digitalizar y optimizar la gestión de imágenes médicas en hospitales públicos de mediana complejidad. También hicieron referencia al Programa de Apoyo al Sector Sanitario Público (PROSEPU), que acompañó la transformación digital de hospitales regionales de alta complejidad. Sánchez señaló que algunas experiencias concretas permitieron reducir en un 50% el tiempo destinado a revisar mamografías sin hallazgos relevantes.

Además, explicó que los principales usos de la inteligencia artificial en diagnóstico por imágenes incluyen el tamizaje oncológico a gran escala, la automatización de informes clínicos y los sistemas de triage en servicios de emergencia, con el objetivo de agilizar los procesos de atención. Asimismo, indicó que uno de los desafíos más importantes del diagnóstico mamario es que cerca del 30% de los cánceres de mama no son detectados mediante los métodos tradicionales de screening. Entre los factores que influyen mencionó la escasez de radiólogos en determinadas regiones del país, la fatiga visual, la variabilidad en la interpretación de estudios y la existencia de falsos negativos en una de cada cinco mamografías.

Respecto de la incorporación de estas tecnologías en hospitales públicos, explicó que el proceso comenzó con la actualización de los sistemas PACS (Picture Archiving and Communication System) y el fortalecimiento de la infraestructura tecnológica mediante una administración centralizada de imágenes. Posteriormente se avanzó en la integración de algoritmos de apoyo al diagnóstico, una etapa que continúa en desarrollo para alcanzar mejoras permanentes en productividad y eficiencia. Por su parte, Morales y Ridel destacaron que los programas que impulsaron esta transformación en 77 hospitales públicos permitieron reemplazar grandes inversiones iniciales por un esquema de gastos operativos, eliminando la necesidad de adquirir equipamiento importado y adoptando un sistema de pago por estudio realizado.

Según detalló Morales, este modelo generó una reducción del 90% en los costos de infraestructura inicial, del 40% en los gastos vinculados al almacenamiento masivo de información y del 43% en el costo total de propiedad durante todo el ciclo de vida del servicio, incluyendo estándares de ciberseguridad comparables a los del sector bancario. Finalmente, el especialista informó que los hospitales participantes ya procesaron mediante inteligencia artificial 21.042 estudios históricos únicos, equivalentes al 1,55% del total analizado. A su entender, estos resultados demuestran que la inteligencia artificial aplicada como herramienta de apoyo al diagnóstico médico ya forma parte de la realidad sanitaria argentina.