Anuario iSanidad 2025
Dra. María Victoria Mateos Manteca, presidenta de la Sociedad Española de Hematología y Hemoterapia (SEHH)
En los últimos años se han producido avances significativos en la hematología y en otras áreas de la salud, ámbitos que la Sociedad Española de Hematología y Hemoterapia (SEHH), junto con sus grupos cooperativos, ha sabido liderar con visión y compromiso. Entre estos avances destacan la medicina personalizada, la inmunoterapia, las terapias con células CAR-T, la terapia génica y, más recientemente, la inteligencia artificial (IA).
La IA está transformando de manera acelerada nuestra especialidad, por sus amplias aplicaciones en el diagnóstico, el pronóstico, el tratamiento y el seguimiento de las enfermedades (tanto benignas como malignas) gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos clínicos, histológicos, imagenológicos, genómicos y moleculares.
En cuanto a diagnóstico podemos hablar de una morfología automatizada, pues los sistemas de deep learning aplicados a imágenes de frotis sanguíneos o médula ósea pueden identificar con alta precisión los distintos tipos celulares (blastos, linfocitos atípicos, etc.). Los algoritmos de IA analizan datos de secuenciación masiva (NGS) que permiten detectar mutaciones, fusiones génicas o firmas genómicas específicas de neoplasias hematológicas.
Los sistemas de deep learning aplicados a imágenes de frotis sanguíneos o médula ósea pueden identificar con alta precisión los distintos tipos celulares
Pero lo que es más importante: la IA favorece un diagnóstico integral al combinar datos clínicos, hematimétricos, citogenéticos e imagenológicos, generando un diagnóstico o una sospecha altamente probabilística.
En cuanto a pronóstico y predicción de resultados, los modelos de IA basados en la integración de múltiples variables pueden predecir el pronóstico de los pacientes con enfermedades hematológicas, lo que indudablemente ayuda a los médicos a tomar decisiones informadas sobre el tratamiento y el manejo de los pacientes.
Si hablamos de tratamiento, los modelos predictivos basados en machine learning permiten predecir respuesta a la quimioterapia o a terapias dirigidas y seleccionar candidatos a terapias biológicas según el perfil molecular y clínico. Sobre todos estos aspectos los hematólogos hemos ido acumulando experiencia real.
El análisis de gran cantidad de datos con una plataforma mundial de investigación de historias clínicas electrónicas de organizaciones sanitarias ha permitido realizar trabajos en áreas como el impacto de la pandemia de covid-19 en pacientes con mieloma múltiple, los resultados y pautas de tratamiento en la leucemia mieloide crónica o la supervivencia y uso de terapias en el mieloma múltiple.
La IA favorece un diagnóstico integral al combinar datos clínicos, hematimétricos, citogenéticos e imagenológicos
No obstante, no todo es tan sencillo como parece: la inteligencia artificial también plantea importantes retos y limitaciones. La calidad, estandarización y representatividad de los datos con los que se entrenan los modelos resultan fundamentales para evitar sesgos, especialmente en poblaciones subrepresentadas. Además, la interpretabilidad de los algoritmos es clave para garantizar la confianza clínica.
A ello se suman cuestiones relacionadas con la regulación, la aprobación, la seguridad, la protección de datos o la responsabilidad. Todos estos aspectos requieren un trabajo continuo para lograr una integración óptima y segura de la IA en la práctica clínica.
Hay aspectos de la práctica médica que todavía son difíciles de replicar con inteligencia artificial: la empatía, el juicio clínico basado en la experiencia y la capacidad de considerar múltiples factores, incluidos los aspectos emocionales y sociales de la salud de un paciente. Sin dejar fuera la toma de decisiones éticas y morales en situaciones médicas complejas, que es todo un desafío para la IA.
Todos estos aspectos requieren un trabajo continuo para lograr una integración óptima y segura de la IA en la práctica clínica
Con todo, la SEHH apuesta firmemente por la inteligencia artificial, convencida de que representa una oportunidad única para seguir avanzando en el campo de la hematología. En esta línea, y desde hace varios meses, nuestra sociedad científica cuenta con una comisión de digitalización e IA, que ha impulsado el desarrollo de chatbots aplicados a diferentes patologías con el fin de apoyar a los médicos en su práctica clínica. Además, esta comisión trabaja en la formación de los profesionales de la hematología en el uso de estas herramientas y en la evaluación rigurosa de su impacto real en la salud, entre otros objetivos.
