Director de Gravitad, aceleradora de proyectos tecnológicos

La IA no es un juego: avances reales que transforman la medicina

Un ejemplo claro está en el cribado del cáncer de mama. En estudios internacionales, los sistemas de IA redujeron errores en la interpretación de mamografías cuando se usaron como apoyo a la doble lectura. No sustituyen al radiólogo, sino que lo complementan, permitiendo detectar antes los tumores relevantes y evitar repeticiones innecesarias que generan angustia. La diferencia se traduce en diagnósticos más fiables y tratamientos que empiezan antes. En dermatología, trabajos de referencia han mostrado que algoritmos entrenados con miles de imágenes logran un rendimiento comparable al de los dermatólogos en la clasificación de lesiones cutáneas. Hoy funcionan como herramientas de cribado y apoyo remoto que ayudan a priorizar a los pacientes sospechosos, de modo que el especialista humano pueda intervenir donde más importa.

La IA también empieza a demostrar su valor en cardiología. Algoritmos que analizan electrocardiogramas convencionales son capaces de identificar riesgo de insuficiencia cardiaca incluso antes de que aparezcan los síntomas. Ensayos clínicos han comprobado que este enfoque aumenta en torno a un 30–40% la detección de casos ocultos respecto a la práctica habitual, lo que permite iniciar tratamientos preventivos más temprano. Para quienes conviven con un corazón debilitado, la diferencia se mide en aire, en autonomía y en la posibilidad de seguir subiendo escaleras sin detenerse.

El salto en investigación biomédica es igualmente decisivo. AlphaFold, desarrollado por DeepMind, resolvió en 2020 un problema que llevaba medio siglo bloqueando la biología: predecir con precisión la estructura tridimensional de las proteínas. Hoy existe una base pública con millones de predicciones que los científicos de todo el mundo utilizan como mapa para comprender enfermedades y diseñar terapias. La traslación clínica ya es una realidad: rentosertib (antes ISM001-055), un fármaco diseñado con ayuda de IA para tratar la fibrosis pulmonar idiopática, ha completado una fase IIa con resultados prometedores. Para pacientes sin alternativas efectivas, este tipo de avances abre puertas que antes estaban cerradas.

El impacto también se percibe en la salud global. La Organización Mundial de la Salud recomienda desde 2021 el uso de sistemas de detección asistida por ordenador para interpretar radiografías de tórax en el cribado de tuberculosis, una enfermedad que sigue siendo una de las principales causas de mortalidad infecciosa. Estos algoritmos permiten ampliar la cobertura en países donde faltan radiólogos, estandarizar la calidad de las lecturas y derivar a confirmación diagnóstica a los pacientes con más probabilidad de estar infectados. Esa diferencia puede ser la frontera entre un tratamiento precoz y una cadena de contagios que no se logra cortar.

En los quirófanos, la cirugía robótica asistida por ordenador ya suma más de 2,6 millones de intervenciones anuales en plataformas como da Vinci. Aunque no todo es IA, la combinación con sistemas algorítmicos avanza y se traduce en operaciones menos invasivas, más precisión y una recuperación más rápida. Tras la operación, la rehabilitación también está cambiando: los exoesqueletos inteligentes, que adaptan su asistencia en tiempo real, han demostrado mejorar la velocidad y la eficiencia de la marcha en personas que se recuperan de ictus o lesiones medulares. Para muchos pacientes, lo que la estadística llama 'mejora significativa' se traduce en volver a caminar con seguridad, subir un bordillo o cruzar una calle sin miedo.

En salud mental, la IA aparece como una promesa con cautelas. Herramientas que analizan el lenguaje o el comportamiento digital pueden detectar señales tempranas de depresión o ansiedad, pero la evidencia clínica es todavía limitada y las autoridades sanitarias advierten contra su uso como sustituto de la atención profesional. Aquí más que nunca se impone la prudencia: la supervisión humana, la regulación y la ética no son opcionales.

La conclusión es clara: la inteligencia artificial ya está salvando vidas y mejorando sistemas sanitarios cuando se integra con buen criterio clínico, validación independiente y evaluación continua. El reto no es esperar al próximo eslogan ni dejarse arrastrar por la moda, sino implantar lo que funciona, con transparencia, equidad y seguridad. La ganancia no se mide en promesas de futuro, sino en algo mucho más concreto: diagnósticos más certeros, tratamientos más rápidos y vidas más largas y más plenas.