La IA acorta 50% la revisión de mamografías sin hallazgos en Argentina

La inteligencia artificial (IA) ya permite reducir a la mitad el tiempo de revisión de mamografías que no presentan hallazgos en algunas experiencias de implementación en la Argentina. Ese resultado se expuso el jueves 28 de mayo durante el seminario virtual “Cómo se está aplicando IA al diagnóstico por imágenes en la Argentina”, organizado por la Cámara de Instituciones de Diagnóstico Médico (Cadime).

Del encuentro participaron los bioingenieros Martín Sánchez, gerente para América Latina de Entelai, y Ernesto Ridel y Antonio Morales, de Tecnoimagen. La moderación estuvo a cargo de Luis Marcos, médico especialista en diagnóstico por imágenes y asesor de Cadime. Los expositores abordaron la implementación de esta tecnología en 77 hospitales públicos del país, en el marco de programas de modernización sanitaria impulsados junto al BID y del Programa de Apoyo al Sector Sanitario Público (Prosepu), orientados a la digitalización y gestión de imágenes en establecimientos de mediana y alta complejidad.

Sánchez planteó que, en algunos casos, ya “se redujo a la mitad el tiempo de revisión de mamografías que no presentaban hallazgos”. También describió tres usos dominantes de la IA en diagnóstico por imágenes: el screening masivo oncológico, la automatización de reportes clínicos y el triage, definido como un sistema de evaluación y clasificación rápida que determina la prioridad de atención médica según la gravedad del paciente.

En ese marco, identificó un desafío del diagnóstico al señalar que “el 30 por ciento de los cánceres de mama no son detectados en screening convencional”. Entre los factores asociados, mencionó el déficit de radiólogos en ciertas zonas de la Argentina, la fatiga visual, la alta variabilidad humana y la presencia de falsos negativos en una de cada cinco mamografías.

Sobre el despliegue en hospitales públicos, el proceso incluyó la modernización de los PACS (Picture Archiving and Communication System) y mejoras de infraestructura mediante gestión centralizada de imágenes en redes. Luego avanzó la adopción de algoritmos integrados de apoyo diagnóstico, junto con una etapa de optimización que continúa para un ciclo de mejora continua de la productividad.

En cuanto a prestaciones, Entelai desarrolló IA validada con más de 1.000.000 de estudios de imágenes. La herramienta ofrece análisis de mamografía integrado al flujo RIS (Sistema de Información de Radiología)/PACS “en menos de 5 minutos”, con sensibilidad “mayor al 95%” en modo Triage, además de “identificación de microcalcificaciones y nódulos” y reportes “automatizados y estandarizados”. También incorpora un modo de Segunda Opinión para seleccionar pacientes candidatos a ecografía o tomosíntesis, y en radiografía de tórax utiliza mapas de calor para asistir en la detección de anomalías.

Antonio Morales, gerente de Tecnoimagen, y Ernesto Ridel, coordinador de implementación de la compañía, señalaron que el esquema aplicado en 77 hospitales permitió transformar gasto de capital en gasto operativo al eliminar la barrera del hardware importado y adoptar un modelo de “pago por estudio”. “El ahorro fue del 90 por ciento en costos de infraestructura inicial, del 40 por ciento en costos de almacenamiento masivo, y del 43 por ciento en el costo total de propiedad”, dijo Morales. En esos hospitales, el procesamiento con IA alcanzó 21.042 análisis históricos únicos, equivalentes al 1,55% del total.