Un equipo de profesionales de la Fuesmen creó un modelo de IA que asiste a los médicos en la planificación de tratamientos oncológicos, que se vuelven más efectivos, seguros y rápidos.
El desarrrollo mendocino es un modelo propio, fue entrenado desde cero y será liberado para uso libre en todo el mundo. | Fotos: gentileza
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Un avance de envergadura en el tratamiento del cáncer posiciona a Mendoza a nivel internacional. Un equipo de profesionales mendocinos desarrolló un modelo de inteligencia artificial (IA) que asiste a los médicos en la planificación de tratamientos para tratamientos oncológicos.
Se trata de una simbiosis entre las nuevas tecnologías y el conocimiento médico que redunda en diversos beneficios para los pacientes como tratamientos mucho más efectivos y seguros y un ahorro en el tiempo de planificación: hace en 5 minutos lo que al médico le lleva 3 horas.
La herramienta, creada íntegramente en Mendoza, en el Servicio de Radioterapia de Fuesmen (Fundación Escuela de Medicina Nuclear) y permite pre-contornear tumores y órganos vitales con gran exactitud para realizar radioterapia, optimizando los tiempos de trabajo y mejorando la efectividad de la intervención.
En definitiva, delimita la zona a tratar y la que no con mayor exactitud, con lo que además se evitan los efectos secundarios, al atenuar el riesgo de impacto en órganos o tejidos sanos.
Desde la institución lo definen como un paso trascendental hacia el futuro de la oncología radioterápica. “Tenemos los dos pilares fundamentales para construir inteligencia artificial: datos e infraestructura. Entrenamos nuestras propias redes neuronales con miles de casos reales y con alto poder de cómputo. Eso nos permitió pasar de usar herramientas externas, como las de OpenAI en 2022, a desarrollar modelos propios entrenados con nuestra experiencia”, resumió el doctor Marcos Di Natale, médico radioterapeuta y uno de los especialistas que lideró el proyecto.
Radioterapia: acelerador lineal en Fuesmen
Las nuevas herramientas permiten identificar con gran precisión estructuras anatómicas críticas y, en algunos casos, detectar tumores de manera automatizada. Desde el área detallan que esto redunda en una mejora significativa en la calidad del tratamiento, con una notable reducción en los tiempos de planificación, menor espera para los pacientes y una mayor estandarización entre procedimientos, garantizando resultados más seguros y reproducibles.
Di Natale resumió que la innovación consiste en “una herramienta, o más precisamente, un modelo entrenado desde cero con datos locales” y agregó: “La radioterapia se parece mucho a una cirugía láser. Siempre buscamos irradiar la zona del tumor, pero evitando dañar los órganos cercanos. Esta herramienta mejora esa precisión y reduce los efectos secundarios”, agregó el especialista.
El impacto clínico es notable. Según Di Natale, una planificación tradicional puede requerir entre una y tres horas de trabajo manual, mientras que el modelo de IA realiza la misma tarea en apenas cinco minutos.
“Eso me permite pasar menos tiempo frente a la computadora y más tiempo con los pacientes”, destacó. El sistema, denominado “precontorneo”, no reemplaza al profesional, sino que lo asiste.
“La inteligencia artificial hace el 90% del trabajo, pero siempre necesita supervisión. En medicina, la IA nunca puede trabajar sola”, señaló el médico. Y destacó que estudios muestran que un equipo de médicos e inteligencia artificial es más certero que dos médicos sin IA.
Di Natale explicó que buscaban sistematizar todos los procedimientos. Querían contar con una trazabilidad real, desde la gestión de turnos y la historia clínica hasta la planificación, el tratamiento y los controles de calidad.
En ello empezaron a trabajar en 2018. Pero señaló que parte del problema que afrontaba era que los "ecosistemas cerrados" del software comercial les presentaban limitantes ya que los sistemas de distintos proveedores no se comunican entre sí y limitan la integración
“El proyecto se volvió exponencial en 2019 con la incorporación de Ariel Mancuzo, Bioingeniero y Magíster en Física Médica egresado del Instituto Balseiro. Ahí se produjo una sinergia inédita que lo cambió todo. Hablamos el mismo idioma. Normalmente, los desarrolladores no entienden del todo a los médicos, y los médicos no conocen el potencial de la programación. Por puro azar, nuestro equipo quedó conformado por un médico que "hablaba el lenguaje de los físicos" y un físico-ingeniero que "hablaba el lenguaje de los médicos". Eliminamos la barrera de "traducción", describió.
Justamente por lo mismo es que el profesional resalta que el objetivo no fue el desarrollo de esta herramienta en sí sino que fue parte de una estrategia más amplia. “El resultado es un ecosistema digital que mejora la trazabilidad, la seguridad y la eficiencia de los procesos radioterápicos”, destacaron desde Fuesmen.
Di Natale dijo que puede aplicarse a 95% de los tipos de cáncer, por no decir a cualquiera. Es que resguardó ese 5% para aquellos poco frecuentes de los que no hay tanta información. Actualmente, la herramienta se utiliza en pacientes con cáncer de próstata y mama, y se proyecta expandirla progresivamente a otros tipos de tumores.
Pero buscan ir más allá y el equipo trabaja ahora en una segunda etapa que busca llevar la personalización al máximo nivel: la radioterapia adaptativa, capaz de ajustar el plan de tratamiento día a día según la evolución del paciente.
“Como antes de cada sesión hacemos una tomografía, la idea es que el sistema detecte los cambios en el tumor o en los órganos y adapte automáticamente el plan. Sería un tratamiento personalizado no solo al paciente, sino también al tiempo”, explicó.
El desarrollo mendocino tiene tres virtudes centrales: es un modelo propio, fue entrenado desde cero y será liberado para uso libre en todo el mundo.
En la entidad destacan que operan la única plataforma abierta y gratuita de este tipo para su uso en radioterapia de toda América Latina. Incluso el médico señaló que estiman que esto es así también a nivel mundial ya que no conocen antecedentes al respecto. Esto pone en valor el desarrollo a nivel internacional.
“Hemos montado servidores para que cualquier clínica pueda descargar y adoptar el modelo. Es la única plataforma abierta y gratuita de pre-contorneo por inteligencia artificial en radioterapia, algo inédito a nivel mundial”, destacó Di Natale.
En ese contexto, entendiéndolo como un servicio público y apuntando a la cooperación científica, Fuesmen dejará liberada la herramienta para su uso abierto. Por eso, instaló cuatro servidores de acceso libre que funcionan las 24 horas, lo que permite que instituciones de todo el mundo utilicen estos modelos sin restricciones.
Hay que tener en cuenta que la IA se alimenta a medida que se usa, tiene mecanismos de aprendizaje continuo, lo que les permite mejorar de manera progresiva a partir de esto. Por ello, el uso por parte de otros efectores sumará recursos valiosos. De todas formas, Di Natale explicó que la información que ingrese será revisada por los médicos locales antes de habilitar que sea tomada como recurso para incorporar.
Pero asimismo, también es posible adaptar esta herramienta a las particularidades de cada servicio clínico donde se implementen.
El trabajo pionero del equipo mendocino trascendió fronteras y fue invitado a exponer en el 29° Congreso de Física Médica de Brasil, uno de los encuentros científicos más relevantes de la región.
