La inteligencia artificial está permitiendo a los especialistas reforzar la evidencia generada por los ensayos clínicos convencionales y vincular a los pacientes con los estudios más apropiados, además de justificar por qué reúnen los requisitos de inclusión, según el oncólogo y jefe del Grupo de Oncology Data Science (ODysSey) del VHIO, Rodrigo Dienstmann, que ha intervenido en el encuentro “SOLTI NEXUS 2026”.
Este foro científico internacional, celebrado los días 16 y 17 de abril, ha congregado a más de 170 expertos nacionales e internacionales, procedentes tanto del ámbito médico como del tecnológico, para debatir cómo las nuevas herramientas digitales impulsadas por la inteligencia artificial están comenzando a cambiar la investigación en cáncer y la toma de decisiones en la práctica clínica.
En la actualidad, el 85 por ciento de los responsables sanitarios está probando o ya ha incorporado capacidades de inteligencia artificial generativa, priorizando la eficiencia operativa, la productividad asistencial y la optimización de procesos, de acuerdo con un informe de McKinsey.
En este contexto, “SOLTI NEXUS” se ha configurado como un espacio de referencia para examinar de qué manera esta transformación digital se está materializando ya en la investigación oncológica y en las decisiones terapéuticas.
Uno de los “grandes ejes” del encuentro han sido los llamados “datos en vida real” (real-world data en inglés) y su aplicación en la investigación clínica. Dienstmann ha remarcado que los datos de vida real son “cada vez más importantes” porque recogen información directa de la práctica asistencial habitual en los hospitales, procedente de historias clínicas electrónicas, registros de cáncer o experiencias comunicadas por los propios pacientes.
“Los resultados en vida real pueden contribuir al desarrollo de ensayos más realistas, facilitar una selección más adecuada de los pacientes y, en algunos casos, utilizarse como brazo control externo en estudios no aleatorizados. Es decir, una referencia basada en datos históricos que se compara con un nuevo tratamiento experimental”, ha añadido.
Asimismo, la inteligencia artificial comienza a agilizar procesos esenciales en la puesta en marcha y gestión de los ensayos clínicos. “Puede ayudar a automatizar procesos que hoy consumen mucho tiempo, como la revisión de criterios de inclusión y exclusión o la identificación de pacientes candidatos. Herramientas como TrialGPT permiten relacionar pacientes con ensayos clínicos adecuados y explicar por qué cumplen los criterios de participación”, ha explicado Dienstmann.
Integración masiva de datos y patología digital
La incorporación de grandes volúmenes de datos ha constituido otro de los temas clave del debate. “La combinación de datos clínicos, moleculares y de imagen permite entender mejor cada tumor y cada paciente, facilitando la identificación de alteraciones poco frecuentes y posibles dianas terapéuticas, ha señalado el doctor Dienstmann.
Además, ha indicado que la inteligencia artificial aplicada a la patología digital permite la cuantificación de marcadores tumorales de “manera rápida, objetiva y precisa”, disminuyendo la variabilidad entre observadores y afinando la predicción de la agresividad del tumor o de la respuesta a los tratamientos, lo que en la práctica impulsa una medicina más personalizada.
Sin embargo, los ponentes han subrayado que este avance tecnológico obliga a abordar complejos retos metodológicos y regulatorios. “El principal desafío es garantizar la calidad de los datos y que sean adecuados para la pregunta de investigación. Esto implica trabajar aspectos como la estandarización, la trazabilidad, la representatividad de los pacientes o la gestión de datos incompletos, además de asegurar la protección de la privacidad”, ha advertido.
En paralelo, el especialista ha insistido en que existe una “necesidad urgente” de acortar la distancia entre la promesa tecnológica y su implantación real. La cuestión es si los sistemas sanitarios, ya de por sí tensionados, pueden evaluar, validar, implementar y sostener esta tecnología”, ha advertido.
Retos éticos, legales y humanos de la IA
Más allá de su potencial científico, las implicaciones éticas, jurídicas y humanas de la inteligencia artificial han ocupado un lugar “destacado” en “SOLTI NEXUS”, especialmente en la mesa redonda dedicada a estos asuntos, moderada por el miembro de la Junta Directiva de Solti y jefe del Servicio de Oncología Médica del Instituto Valenciano de Oncología, Joaquín Gaviláy, con la participación de la oncóloga médica del Hospital Universitario Virgen de la Victoria, Nuria Ribelles; el patólogo de HT Médica Granada, José Aneiros-Rodríguez; la radióloga y jefa del Grupo de Radiómica del VHIO, Raquel Pérez; y el abogado por la Universidad del País Vasco, Iñigo de Miguel Beriain.
“La inteligencia artificial está demostrando un gran valor en la automatización de tareas repetitivas y cuantificables, donde puede alcanzar niveles de precisión superiores a los del profesional, como en la cuantificación de marcadores. Sin embargo, cuando se trata de interpretar la biología del tumor o realizar valoraciones diagnósticas complejas, su fiabilidad es todavía limitada”, ha afirmado la doctora Pérez.
Por su parte, la doctora Ribelles ha advertido de que una herramienta basada en IA puede mostrar “excelentes métricas de precisión”, pero eso no garantiza que no pueda generar errores críticos en determinados subgrupos de pacientes, lo que puede afectar directamente a la toma de decisiones clínicas.
En este escenario, el sesgo algorítmico y la explicabilidad de los modelos emergen como algunos de los “principales desafíos”, ya que es necesario incorporarlos de forma responsable en la asistencia sanitaria. “La explicabilidad de la inteligencia artificial es clave para preservar la autonomía tanto del médico como del paciente y generar confianza en su uso clínico”, ha apostillado Ribelles.
Biomarcadores impulsados por IA y apoyo a la decisión clínica
El programa científico de “SOLTI NEXUS” ha explorado también el potencial de la inteligencia artificial aplicada a los biomarcadores y a los sistemas de apoyo a la decisión clínica en Oncología, así como su integración en tecnologías digitales destinadas a la monitorización y estratificación de pacientes. La sesión inaugural ha contado con la intervención de la especialista del Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori de Milán, Federica Corso, que ha centrado su ponencia en los biomarcadores basados en IA y en los sistemas de apoyo a la decisión clínica.
La presidenta de Solti, Mafalda Oliveira, ha detallado que la Oncología está evolucionando hacia un modelo “mucho más dinámico”, donde los datos, la tecnología y la experiencia del paciente tienen un “papel central”.
“SOLTI NEXUS nace precisamente para afrontar este cambio y conectar ámbitos que tradicionalmente han estado separados, como la investigación, la práctica clínica y la tecnología. Es un espacio para anticipar, pero también para actuar: un lugar donde no solo se comparten ideas, sino donde se generan conexiones que pueden convertirse en proyectos, en ensayos y en soluciones reales para los pacientes”, ha concluido.
“La inteligencia artificial empieza a formar parte de las decisiones clínicas reales, lo que supone un cambio de paradigma en la forma en que abordamos la investigación y el tratamiento del cáncer”, ha comentado.
En este sentido, ha destacado el papel del encuentro como plataforma de conexión y anticipación científica. “SOLTI NEXUS nace precisamente para afrontar este cambio y conectar ámbitos que tradicionalmente han estado separados, como la investigación, la práctica clínica y la tecnología. Es un espacio para anticipar, pero también para actuar: un lugar donde no solo se comparten ideas, sino donde se generan conexiones que pueden convertirse en proyectos, en ensayos y en soluciones reales para los pacientes”, ha concluido la doctora Oliveira.