Diagnóstico del cáncer: la inteligencia artificial apoya al patólogo

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa para convertirse en una realidad cada vez más presente en los hospitales españoles. En el ámbito del diagnóstico del cáncer, una de las disciplinas donde su incorporación avanza con más solidez es la anatomía patológica, la especialidad encargada de analizar las biopsias y determinar la naturaleza de un tumor. Lejos de sustituir al profesional, estas herramientas se están integrando como un soporte que acompaña y refuerza su criterio.

Qué aporta la IA en el laboratorio

El trabajo del patólogo consiste, en buena medida, en examinar muestras de tejido y emitir un diagnóstico a partir de su análisis. Es una labor que requiere alta especialización y que, en determinadas tareas cuantitativas (como contar células en división o medir la expresión de ciertos marcadores), puede beneficiarse del apoyo de sistemas informáticos diseñados para realizar esas mediciones de forma estandarizada.

La digitalización de las preparaciones (la conversión de la muestra de cristal en una imagen de alta resolución, conocida como whole-slide imaging) ha hecho posible que algoritmos especializados ofrezcan al patólogo una segunda lectura cuantitativa sobre la que contrastar su valoración. Según una revisión publicada en 2025 en Annals of Oncology, la publicación oficial de la Sociedad Europea de Oncología Médica (ESMO), que analizó 276 estudios en tres áreas (detección, biomarcadores y pronóstico), la IA está mejorando la precisión diagnóstica y facilitando la medicina personalizada en patología oncológica, si bien su implementación exitosa requiere superar desafíos técnicos, éticos y regulatorios.

Resultados respaldados por la evidencia

La aplicación con más recorrido se encuentra en el cribado por imagen. En el campo de la mamografía, un estudio realizado en Suecia en 2023 con 80.000 pacientes demostró que la IA detectó un 20% más de cánceres que la doble lectura humana estándar, sin aumentar los falsos positivos. Conviene subrayar que, en estos modelos, el sistema actúa como apoyo a la lectura del especialista, no como sustituto de su juicio clínico.

Esta es, precisamente, la idea sobre la que coinciden los expertos: la IA es una herramienta, no un médico, y el mejor resultado se obtiene cuando la IA analiza los datos y el médico toma la decisión final con toda la información sobre la mesa. Los especialistas también advierten de que persisten retos que deben abordarse con rigor, como los posibles sesgos de los algoritmos o el riesgo de sobrediagnóstico.

Una tecnología que también se desarrolla en España

El impulso de estas soluciones no es ajeno a nuestro país. En España, empresas como CELLS IA trabajan en el desarrollo de tecnología de IA aplicada a la patología oncológica, en un contexto marcado por el aumento de la carga asistencial en los laboratorios y la necesidad de herramientas que aporten mediciones objetivas y reproducibles. Su actividad se orienta a que estos sistemas se integren en el flujo de trabajo del laboratorio bajo estándares de calidad, actuando siempre como un soporte supeditado al criterio del facultativo.

El patólogo, en el centro de la decisión

El consenso entre las sociedades científicas es claro: la inteligencia artificial representa un avance relevante en el apoyo al diagnóstico oncológico, pero su papel es complementario. La responsabilidad clínica y la decisión final siguen recayendo en el patólogo, que cuenta ahora con un recurso adicional para ejercer su labor con mayor precisión y homogeneidad. A medida que la digitalización de los servicios hospitalarios avance y la regulación europea consolide su marco de garantías, estas herramientas irán ganando presencia en los laboratorios, siempre al servicio de los profesionales y, en última instancia, de los pacientes.

Fuentes:

1. Marra A, Morganti S, Pareja F, et al. Artificial intelligence entering the pathology arena in oncology: current applications and future perspectives. Annals of Oncology (ESMO). 2025;36(7):712-725. DOI: 10.1016/j.annonc.2025.03.006. PMID: 40307127. (© European Society for Medical Oncology / Elsevier — acceso por suscripción.)

2. Lång K, Josefsson V, Larsson AM, et al. Artificial intelligence-supported screen reading versus standard double reading in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI). The Lancet Oncology. 2023. (Estudio sueco con cerca de 80.000 participantes.)

3. Revista de Senología y Patología Mamaria – Journal of Senology and Breast Disease. Inteligencia artificial en el diagnóstico por imagen de patología mamaria. Elsevier. 2025.