– PRECISION-AI busca avanzar hacia una medicina más personalizada, precisa, preventiva, predictiva y participativa, integrando inteligencia artificial en cada etapa de la atención oncológica.
– El cáncer es la principal causa de muerte en Chile desde 2019, con más de 59 mil nuevos casos y 31 mil decesos al año, un escenario que el sistema de salud enfrenta con datos clínicos fragmentados entre instituciones.
– Uno de los primeros casos de uso del programa combina mamografías y análisis genético para estimar, con hasta cinco años de anticipación, el riesgo de una persona de desarrollar cáncer de mama.
Un consorcio de universidades, empresas y centros de investigación, apoyado con un financiamiento de 3.000 millones de pesos de la Corporación de Fomento de la Producción (CORFO) por los próximos cinco años, desarrollará siete tecnologías de inteligencia artificial que combinan imágenes médicas, datos genómicos y modelos predictivos para mejorar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer en Chile.
Denominado PRECISION-AI, el programa es dirigido por el Dr. Ricardo Armisén (médico cirujano, académico y doctor en ciencias biomédicas), quien encabeza el consorcio desde la Universidad del Desarrollo (UDD), entidad beneficiaria del subsidio. La casa de estudios tendrá como coejecutores a la Universidad de Chile, Oncoger y AIDA.
A ese núcleo se suman decenas de organizaciones asociadas e interesadas: empresas como OncoVida, Intelimed.ai y Roche, la Cámara de la Innovación Farmacéutica, la Clínica Alemana, y una red de hospitales públicos que incluye el Instituto Nacional del Cáncer, el Hospital Clínico de la Universidad de Chile y el Instituto Nacional del Torax. En el plano internacional participan la Jameel Clinic del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y el AI Centre for Value Based Healthcare, de Inglaterra.
«Estos problemas complejos solo se resuelven de forma colaborativa, con disciplinas tan distintas como matemáticas, ingeniería, computación, oncología, biomedicina, bioinformática y genómica trabajando juntas» , señala el Dr. Armisén.
La iniciativa se ejecutará hasta el año 2031, divididos en una fase de investigación y validación de tres años y otra de transferencia tecnológica de dos años, en la que se espera trasladar los desarrollos ya probados hacia el sistema de salud público y privado, e incluso hacia nuevas empresas surgidas del propio programa.
El cáncer se convirtió en 2019 en la principal causa de muerte en Chile, superando a las enfermedades cardiovasculares. En 2022 se registraron 59.876 nuevos casos y 31.440 decesos, con proyecciones que anticipan un aumento del 74,9% en la incidencia hacia 2040. La carga no se distribuye de forma pareja: en siete regiones del país el cáncer ya es la principal causa de mortalidad, con mayor incidencia en Antofagasta y Los Ríos.
Hacia una medicina 5P
El programa se enmarca en lo que sus impulsores denominan como «medicina 5P»: personalizada, precisa, preventiva, predictiva y participativa. Bajo ese marco, la inteligencia artificial no reemplaza el criterio médico, sino que ordena y cruza datos clínicos, genómicos y de imágenes que hoy suelen analizarse por separado. El concepto de medicina no es exclusivo de PRECISION-AI: el Ministerio de Salud y otras organizaciones ya lo utilizan para describir el horizonte hacia el que debería avanzar el sistema, aunque hasta ahora pocos programas cuentan con financiamiento y escala suficientes para llevarlo a la práctica.
La iniciativa organizará su trabajo en dos grandes grupos de proyectos. El primero, orientado a la detección y el diagnóstico, incluye herramientas como ONCOVALOR, para predecir riesgo metastásico en cáncer de pulmón; TUMORSEC, enfocado en la respuesta a terapia en cáncer de mama mediante análisis multiómico, y TIRADS, que evalúa el riesgo de nódulos tiroideos a partir de datos ecográficos. El segundo grupo, que incluye a AIDA y PROTEGER, apunta a la gestión de pacientes dentro del sistema de salud.
A esa primera línea se suman PRECISA, un asistente pensado para facilitar la detección temprana del cáncer, y GENOMAS, orientado a la medicina de precisión oncológica basada en secuenciación genómica. Ambos proyectos comparten un mismo propósito: anticipar el diagnóstico antes de que la enfermedad avance, explica el Dr. Armisen.
Uno de los usos más concretos de esta primera línea es distinguir la etapa de un tumor recién diagnosticado. En cáncer de pulmón, por ejemplo, la diferencia entre un tumor localizado y uno avanzado condiciona directamente la respuesta al tratamiento, y el análisis de imágenes como tomografías computadas y resonancias magnéticas ayuda a establecer esa distinción con mayor rapidez.
La oncología precisión, explica el académico de la Universidad del Desarrollo, no es un concepto nuevo, sino una extensión de la medicina basada en evidencia hacia el nivel molecular de cada paciente. El desafío es que esa evidencia hoy se genera con datos incompletos o dispersos entre instituciones, lo que limita la capacidad de los modelos de inteligencia artificial para aprender patrones representativos de la población chilena.
Un problema de datos fragmentados
Uno de los mayores obstáculos que enfrenta el consorcio es la fragmentación de los sistemas informáticos hospitalarios en Chile. A diferencia de otros países, donde existe una ficha electrónica única, en Chile cada hospital desarrolló su propio sistema de registro clínico a lo largo de los años. «En un mismo hospital puede haber cuatro, cinco, seis softwares que no conversan entre sí ni comparten información», acota el director Ricardo Armisen.
Esa descoordinación tiene además un costo directo en la atención: pacientes que llegan a su cita sin los exámenes requeridos, o con exámenes vencidos, pierden la hora sin recibir diagnóstico ni tratamiento. Algo similar ocurre con la quimioterapia, cuyos fármacos se preparan con anticipación; si el paciente no llega, no solo se pierde el cupo, sino también el medicamento ya preparado.
«Muchas de estas herramientas de inteligencia artificial, operando de forma supervisada, podrían apoyar mucho la gestión de los pacientes», cuenta el investigador de la UDD en referencia a AIDA y PROTEGER, las dos plataformas del portafolio dedicadas a ordenar la interacción con los pacientes y a la evaluación oncológica de personas mayores.
Para enfrentar ese desafío, el programa incorporó como socio al AI Centre for Value Based Healthcare, que opera las soluciones de inteligencia artificial del sistema de salud público de Inglaterra, país que sí cuenta con una ficha electrónica unificada entre el sector público y privado. PRECISION-AI contempla además una infraestructura de datos federada y segura, que permitirá entrenar los modelos sin centralizar la información de los pacientes en un solo lugar, en línea con la nueva Ley de Protección de Datos Personales.
El compromiso con CORFO incluye además reforzar la ciberseguridad de los datos utilizados en la investigación: la información de los pacientes debe estar respaldada, anonimizada y protegida bajo estándares que hoy son heterogéneos entre las instituciones de salud del país.
Predicción de riesgo en cáncer de mama
Uno de los primeros casos de uso del programa combina mamografías y análisis genético para estimar el riesgo futuro de cáncer de mama. En Chile, solo un 33% de las mujeres en edad de realizarse una mamografía preventiva se somete al examen, y de ellas apenas un 30% continúa haciéndolo cada año. Y según el Ministerio de Salud, la probabilidad de que las mujeres en Chile desarrolle la enfermedad es del 12% (equivalente a una en ocho individuas).
«Esta mamografía sugiere que esta persona tiene una alta probabilidad a cinco años de tener un cáncer de mama; no está diciéndole que usted tiene cáncer de mama hoy, está diciendo que dentro del plazo de cinco años usted tiene una mayor probabilidad», explica el director. Ese cálculo se puede complementar con un análisis de riesgo genético, que identifica alteraciones moleculares heredables que pueden asociarse a una mayor predisposición al cáncer de mama, para enfocar en esas pacientes controles más frecuentes o cambios en los hábitos de vida.
Estudios internacionales citados en la postulación del programa muestran que la inteligencia artificial ha aumentado la precisión diagnóstica hasta en un 20% en la lectura de mamografías. En cáncer de mama avanzado, la misma lógica se aplica a la elección del tratamiento: existen entre cinco y seis opciones de fármacos, cuya eficacia depende de las alteraciones moleculares de cada tumor. Parte de este trabajo ya cuenta con un antecedente validado: el modelo MIRAI, desarrollado por el MIT, se ha probado en pacientes chilenas a través, iniciativa liderada por investigadores de la Universidad de Chile.
El programa completa su primer año dedicado a instalar esta infraestructura y su gobernanza, antes de avanzar hacia la validación clínica de las siete tecnologías en hospitales y clínicas del país. «La experiencia nos demuestra que cinco años se van demasiado rápido. Probablemente este esfuerzo continúe a través de otro financiamiento, y varias de estas ideas terminen convertidas en startups», concluye el Dr. Ricardo Armisén
