La inteligencia artificial reduce a la mitad el análisis de mamografías en Argentina

La inteligencia artificial ya empieza a transformar el diagnóstico por imágenes en la Argentina. Según especialistas del sector, su aplicación permitió reducir hasta un 50% el tiempo de revisión de mamografías sin hallazgos, una mejora clave para agilizar los controles y optimizar el trabajo médico.

El dato fue presentado durante un seminario virtual organizado por la Cámara de Instituciones de Diagnóstico Médico, donde se analizó cómo se está incorporando esta tecnología en hospitales públicos del país.

Del encuentro participaron los bioingenieros Martín Sánchez, Ernesto Ridel y Antonio Morales, mientras que la moderación estuvo a cargo de Luis Marcos, médico especialista en diagnóstico por imágenes y asesor de CADIME.

Durante la exposición, los especialistas explicaron que la inteligencia artificial ya fue implementada en 77 hospitales públicos argentinos, en el marco de programas de modernización sanitaria impulsados junto al BID y el Programa de Apoyo al Sector Sanitario Público.

En ese proceso, la digitalización de imágenes médicas y la modernización de los sistemas de almacenamiento permitieron avanzar hacia el uso de algoritmos de apoyo diagnóstico, especialmente en áreas de alta demanda.

Uno de los campos más relevantes es la mamografía, estudio clave para la detección temprana del cáncer de mama. Esta herramienta permite identificar lesiones antes de que aparezcan síntomas y contribuye a reducir el riesgo de muerte por la enfermedad.

Sánchez señaló que, en algunas experiencias de implementación, la IA logró reducir a la mitad el tiempo de revisión de mamografías que no presentaban hallazgos. Ese avance permite liberar recursos profesionales y acelerar la atención de casos que requieren mayor análisis.

Los especialistas indicaron que los principales usos actuales de la IA en diagnóstico por imágenes son el screening oncológico masivo, la automatización de reportes clínicos y el triage en servicios de emergencia.

El objetivo no es reemplazar al médico, sino asistirlo en la clasificación de estudios, priorizar casos urgentes y mejorar los flujos de trabajo en instituciones con alta demanda.

Durante el seminario también se advirtió que uno de los grandes desafíos del diagnóstico mamario es que una proporción de cánceres no se detecta en los controles convencionales. A eso se suman el déficit de radiólogos en algunas zonas del país, la fatiga visual y la variabilidad humana en la interpretación de estudios.

La implementación tecnológica incluyó la modernización de sistemas PACS, utilizados para archivar y comunicar imágenes médicas, además de la gestión centralizada de estudios en red y la adopción progresiva de algoritmos integrados.

Morales y Ridel explicaron que el modelo aplicado en los hospitales permitió reducir barreras de entrada vinculadas al costo del equipamiento importado. En lugar de grandes inversiones iniciales, se avanzó con esquemas operativos basados en el pago por estudio.

Según los datos expuestos, ese modelo permitió un ahorro del 90% en costos iniciales de infraestructura, del 40% en almacenamiento masivo y del 43% en el costo total de propiedad del sistema, con estándares elevados de ciberseguridad.

Los hospitales incorporados al programa ya procesaron con asistencia de IA más de 21 mil análisis históricos únicos. Para los especialistas, ese número confirma que el uso de inteligencia artificial como herramienta de apoyo al diagnóstico médico ya es una realidad en el sistema sanitario argentino.

El avance abre una nueva etapa para el diagnóstico por imágenes: más velocidad, mayor organización de la demanda y mejores herramientas para que los equipos médicos puedan concentrarse en los casos que requieren una evaluación más compleja.