En México, el cáncer representa un reto enorme, en 2024, fue la cuarta causa de mortalidad en el país, después de las enfermedades cardiovasculares, la diabetes y las enfermedades hepáticas, provocando la muerte de 95,237 personas, según datos preliminares del INEGI y reportes de la OCDE.

Entre todos los tipos de cáncer, el de páncreas es uno de los más letales. La American Cancer Society señala que la supervivencia a cinco años es menor al 10 %, debido a que la mayoría de los casos se diagnostican demasiado tarde.

En el ámbito de la salud, la Inteligencia Artificial (IA), es el uso de algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático capaces de analizar datos médicos, apoyar diagnósticos, optimizar procesos hospitalarios y personalizar tratamientos.

La primera P, la Predictiva, representa un cambio radical en la forma en que enfrentamos enfermedades que hasta ahora parecían imposibles de vencer.

Uno de los grandes problemas de la oncología pancreática es la incertidumbre radiológica. Los radiólogos tienen dificultades para diferenciar entre lesiones benignas y malignas en estudios rutinarios de tomografía computarizada (TC).

Un estudio titulado Predicting the risk of pancreatic cancer with a CT-based ensemble AI algorithm probó que la IA puede cambiar este escenario. El modelo, llamado RadSTM-ER (Radial Spatio-Temporal Ensemble Representation), funciona como un “súper modelo” de aprendizaje profundo: combina múltiples perspectivas (espacial, temporal y radial) de las imágenes, como si varios radiólogos trabajaran en equipo y luego unificaran su conclusión.

El entrenamiento se hizo con miles de cortes tomográficos, diferenciando pacientes que desarrollaron cáncer y aquellos con lesiones benignas.

Los resultados fueron contundentes: Sensibilidad (capacidad de detectar a los enfermos): 88.89 %.

Para dimensionar la importancia: según guías de ASCO y Radiology, la sensibilidad de la TC convencional para detectar cáncer de páncreas temprano (≤ 2 cm) suele oscilar entre 40% y 70%.

La IA eleva la capacidad de detección temprana en casi 20 puntos porcentuales más respecto a lo que la práctica clínica habitual puede ofrecer.

Hoy los modelos de IA ya existen y funcionan. El reto es organizacional y ético:

• ¿Cómo llevar estas soluciones de laboratorios de élite a hospitales públicos y privados en México y América Latina?
• ¿Cómo garantizar que los algoritmos sean transparentes, regulados y libres de sesgos?
• ¿Cómo entrenar a los equipos médicos para confiar y usar la IA como aliada, sin perder el factor humano?

El cáncer de páncreas siempre ha sido visto como una sentencia casi inevitable debido al diagnóstico tardío.