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"Del microscopio al algoritmo"
Lic. Carla Álbarez López
La inteligencia artificial está transformando el diagnóstico clínico al permitir una evaluación más precisa y reproducible de los biomarcadores que guían las decisiones terapéuticas. En este contexto, el proyecto internacional Mindpeak HER2-AI marca un hito en la aplicación de IA a la patología computacional, al buscar estandarizar la interpretación del marcador HER2 en cáncer de mama, incluyendo los casos HER2-low y ultra-low, de creciente relevancia clínica.
Desarrollado por Mindpeak GmbH, compañía alemana pionera en inteligencia artificial para diagnóstico histopatológico, y con el patrocinio de AstraZeneca, el estudio de validación abarcó más de 2.000 casos reales de pacientes e involucró instituciones de 18 países. Comparó el desempeño de patólogos expertos con y sin asistencia de IA, obteniendo resultados alentadores: una mejora del 24% en la correcta clasificación de casos HER2-ultralow, una reducción del 36% en el tiempo de lectura y una alta aceptación entre los profesionales.
Desde Argentina, la Dra. Gabriela Acosta Haab, médica patóloga e investigadora, formó parte de este estudio de validación aportando la mayor cantidad de casos, y, en esta oportunidad, nos comparte su experiencia, analiza los desafíos para la adopción de la IA en la región y reflexiona sobre el futuro de la patología computacional en el país.
Una colaboración sin fronteras
Carla Albarez López: ¿Cómo fue trabajar con un equipo distribuido en 18 países y más de 2.000 casos?
Dra. Gabriela Acosta Haab: Un desafío enorme y a la vez una experiencia muy enriquecedora. Desde Argentina, donde todavía no contamos con una infraestructura completamente digitalizada, participar en un proyecto global de esta magnitud nos exigió adaptarnos, ser creativos y demostrar que tenemos el conocimiento y la vocación para estar a la altura de los avances internacionales. Formar parte del equipo nos permitió compartir experiencias con colegas de distintas realidades, aprender sobre flujos de trabajo digital y confirmar que la inteligencia artificial puede ser una gran aliada para optimizar el diagnóstico.
¿Cómo se validó el algoritmo y qué variables clínicas se tuvieron en cuenta?
En este estudio, el algoritmo fue validado utilizando más de 2.000 casos reales de cáncer de mama, representativos de distintos niveles de expresión de HER2, incluyendo low y ultra-low. Las imágenes fueron interpretadas por patólogos expertos y luego reevaluadas con asistencia de IA, comparando la concordancia entre observadores, la reproducibilidad y el tiempo diagnóstico. Los resultados mostraron una mejora significativa en la correcta clasificación de los casos más desafiantes y una reducción sustancial en los tiempos de lectura.
¿Qué opinan los patólogos que participaron sobre la experiencia de usar inteligencia artificial como apoyo diagnóstico?
La aceptación fue muy alta. Todos coincidimos en que la IA no reemplaza al patólogo, sino que potencia su trabajo. Nos ayuda a reducir la variabilidad interobservador, a ganar precisión en la cuantificación de biomarcadores y, sobre todo, a optimizar el tiempo diagnóstico sin perder calidad. Es una herramienta que libera tiempo para el análisis más profundo y para la correlación clínica, que es donde el criterio médico sigue siendo insustituible.
Desafíos y oportunidades de una nueva era diagnóstica
¿Cómo describirías el estado actual de la patología computacional en América Latina y cuáles son los principales retos en Argentina?
Estamos en una etapa inicial. Existen grupos muy interesados y con visión de futuro, pero todavía faltan recursos para que la digitalización sea parte de la rutina. En muchos servicios aún trabajamos con microscopía convencional y procesos manuales, lo que limita la adopción de herramientas de IA. Sin embargo, el interés crece rápidamente: hay entusiasmo, curiosidad y una comprensión cada vez más clara de que la digitalización no es una opción, sino un paso necesario para modernizar la práctica diagnóstica.
El principal obstáculo es el costo de la infraestructura necesaria: escáneres, servidores, almacenamiento seguro de imágenes y conectividad adecuada. A eso se suma la necesidad de estandarizar procesos, capacitar a los equipos técnicos y médicos, y generar marcos regulatorios claros. También es importante un cambio cultural: debemos entender que invertir en digitalización es invertir en calidad diagnóstica, trazabilidad y equidad en el acceso al diagnóstico.
¿Qué oportunidades abre este campo para la región?
América Latina tiene una gran oportunidad de crecer si logra integrar redes colaborativas de diagnóstico digital. La posibilidad de compartir casos complejos, de capacitar residentes con material real y de aplicar IA para biomarcadores complejos puede mejorar mucho la calidad y la eficiencia. Si articulamos esfuerzos entre hospitales públicos, universidades y empresas tecnológicas, podríamos acortar rápidamente la brecha con los países más desarrollados.
El futuro ya está en el laboratorio
Con el avance de la IA, ¿cómo imaginás el trabajo del patólogo dentro de los próximos años y qué competencias serán esenciales?
Imagino un entorno híbrido, donde la mayoría de los diagnósticos se realicen sobre plataformas digitales y la IA sea parte del flujo de trabajo diario. El patólogo interpretará los resultados asistido por algoritmos que le ofrezcan métricas objetivas y alertas de discordancia. Esto nos permitirá concentrarnos más en la integración de la información clínica, molecular y morfológica, fortaleciendo nuestro rol central en la medicina de precisión.
Además del conocimiento morfológico profundo, será esencial comprender conceptos básicos de análisis de datos, validación de algoritmos y gestión digital de imágenes. La colaboración interdisciplinaria con ingenieros, bioinformáticos y científicos de datos será clave. También será fundamental mantener una actitud abierta al cambio y a la innovación constante.
¿En qué áreas será indispensable aplicar la patología computacional?
Inicialmente, en todas las áreas donde se cuantifican biomarcadores: cáncer de mama, pulmón, colon y endometrio. También en screening y control de calidad, donde la reproducibilidad es crítica. Con el tiempo, la digitalización se extenderá a todo el flujo diagnóstico, desde la biopsia hasta la correlación con estudios moleculares.
Más allá de la tecnología
¿Qué aprendizajes personales te dejó esta experiencia global y qué mensaje transmitirías al sistema de salud argentino?
Me confirmó que el conocimiento y la voluntad pueden romper barreras tecnológicas. Aun sin los recursos ideales, con organización y compromiso se puede participar en estudios internacionales de alto impacto. También reafirmó la importancia de trabajar en red y de mantenernos actualizados: la patología del futuro se construye en equipo.
Que la IA no viene a reemplazarnos, sino a potenciarnos. Su incorporación no es un lujo, sino una necesidad para ofrecer diagnósticos más precisos, trazables y equitativos. Integrarla desde el sistema público sería un avance enorme para la calidad del diagnóstico oncológico.
¿Qué papel deben tener las sociedades científicas y cómo ves la convivencia generacional frente a la innovación?
Las sociedades tienen un papel clave como articuladoras entre lo académico, la industria y el sistema sanitario. Deben promover la formación, establecer guías para la validación de herramientas de IA y garantizar que la innovación se adopte con criterios de calidad y ética.
Respecto a las generaciones, es una oportunidad más que una brecha. Los patólogos con más experiencia aportan criterio y mirada diagnóstica, mientras que los más jóvenes traen familiaridad con la tecnología. La clave está en generar espacios de intercambio y capacitación conjunta, donde la experiencia se una con la innovación.
Finalmente, si tuvieras que resumir en una frase el valor de la inteligencia artificial para la patología, ¿cuál sería?
El valor de la inteligencia artificial en patología es infinito: transformará nuestra especialidad, mejorará la precisión diagnóstica y optimizará los tiempos, haciendo que cada decisión terapéutica sea más confiable y personalizada.
La participación de la Dra. Gabriela Acosta Haab en el estudio de validación representa un ejemplo concreto del compromiso local con la innovación diagnóstica y la investigación colaborativa.
El póster del proyecto fue presentado en el Congreso Anual de la American Society of Clinical Oncology (ASCO) y continuará siendo difundido en otros congresos internacionales, reforzando el alcance y la relevancia del trabajo. Además, obtuvo un premio en el XXVII Congreso Argentino e Internacional de Oncología Clínica, celebrado en septiembre de 2025, reconocimiento que destaca la calidad científica y el impacto de la iniciativa.
Desde Innova Salud Digital, celebramos la presencia argentina en proyectos que marcan estándares internacionales y demuestran que el talento, la ciencia y la colaboración pueden impulsar un diagnóstico más preciso, ágil y equitativo para los pacientes.
Carla Álbarez López
Es licenciada en Enfermería con estudios en la Universidad Central de Venezuela y la Universidad de Morón Argentina.
Actualmente, está cursando la maestría en Informática en Salud en la UHIBA y se desempeña como Oncology Diagnostic Coordinator South Cone en AstraZeneca.