Chile probará qué tan precisa es la IA para detectar cáncer de mama en el país

La inteligencia artificial ha demostrado ser de gran ayuda en la detección del cáncer de mama. Algoritmos entrenados pueden analizar una mamografía y determinar la probabilidad de que una mujer tenga cáncer, incluso en etapas tempranas, ayudando así a que la tarea del radiólogo, quien finalmente realiza el diagnóstico, sea más precisa y rápida.
Ayer Chile dio un importante paso para que en el futuro estas herramientas sean aún más certeras: se anunció que se creará un banco de pruebas - sandbox , en lenguaje técnico-, que contará con 166.569 mamografías de 75.461 mujeres atendidas en el sistema público. Con ellas se podrán probar y validar algoritmos existentes y desarrollar tecnología en el país.
Este será el primer sandbox para validar IA usada en el ámbito de la salud creado en el país.
La iniciativa fue anunciada ayer, durante el Summit para la Salud del Futuro -parte del Summit País Digital- y es impulsada por el programa Transforma Innovación en Salud de Corfo, los ministerios de Salud y Ciencia, Fonasa y la Fundación País Digital (FPD).
"Este sandbox , no es solamente un hito en Chile. Es el primer sandbox exclusivo para el sector salud en América Latina y es resultado de haber logrado unir a las personas, de trabajar en alianza y unir voluntades. Sin esa colaboración, no se puede hacer transformación en salud en ninguna parte. Esperamos que muchos se beneficien con esta innovación", dijo ayer la ministra de Salud, May Chomali.
Con datos nacionales
"Hay experiencia mundial de que la IA es súper útil para detectar cáncer mamario de manera precoz", dice Érika Quiroz, gerenta del programa Transforma Innovación en Salud de Corfo.
Un ejemplo es un ensayo realizado en Suecia, con más de 100 mil mujeres: la IA permitió detectar 29% más cánceres sin aumentar los falsos positivos y, al mismo tiempo, disminuir en 44% la carga de trabajo de los radiólogos.
El problema que busca resolver este banco de pruebas público es que un algoritmo que ha demostrado buenos resultados en otros países no necesariamente tendrá el mismo desempeño en Chile.
Quiroz advierte que esos algoritmos no pueden simplemente trasladarse a la realidad nacional. No solo existen posibles diferencias entre las poblaciones, sino también en la tecnología empleada para obtener las imágenes. "No tiene que ver solamente con la población, sino también con las máquinas y la tecnología que tenemos disponible en Chile para ese tipo de diagnóstico", agrega.
Arnaldo Marín, oncólogo médico y académico de la U. de Chile, dice que también hay diferencias biológicas que afectan. "Por ejemplo, la población afroamericana tiene mamas más densas que dificultan más la detección del cáncer". Y agrega: "El cáncer es una enfermedad heterogénea y su detección depende de muchas variables, varias de las cuales nosotros no medimos o no estamos conscientes de su importancia".
Y ahí entra en juego el nuevo banco. Las mamografías que serán usadas provienen de Hospital Digital, que informa a distancia estos exámenes para 27 de los 29 Servicios de Salud del país. Una característica especialmente valiosa de la base de datos es que existe un seguimiento de cinco años de las pacientes, por lo que se sabe cuáles de ellas desarrollaron un cáncer confirmado mediante biopsia.
Así, por ejemplo, un algoritmo podrá analizar las imágenes sin conocer previamente el resultado y luego se podrá comprobar cuántos cánceres habría detectado correctamente y cuántas falsas alarmas habría generado.
"Piénsalo como un espacio digital donde están las imágenes médicas, algunas con cáncer confirmado, otras sin cáncer", explica Marco Terán, director de Desarrollo Digital de FPD y y líder del Comité Gestor de IA & Open Data de Transforma Innovación en Salud.
De esta manera, una empresa que desarrolló un algoritmo en el extranjero podrá probar si funciona adecuadamente con las mamografías y los equipos utilizados en Chile. Pero también una startup o investigadores nacionales podrán acceder a datos que hoy son difíciles de conseguir para poner a prueba una tecnología propia.
"No solamente puedes validar algoritmos que vienen de afuera y decir qué tanta precisión tienen. Alguien podría decir: inventemos nuestro propio algoritmo y podría probarlo aquí mismo", dice Terán.
Las imágenes permanecerán bajo custodia estatal y serán utilizadas sin identificar a las pacientes.
Se espera que durante el segundo semestre de 2027 el banco esté disponible para comenzar las pruebas. La idea, dice Quiroz, es abrir "un espacio para que se pueda innovar más en el diagnóstico de cáncer mamario".
Y este podría ser solo el comienzo. La infraestructura, los protocolos de acceso y las reglas de protección de datos que se desarrollen podrán utilizarse para probar IA para otras enfermedades.
Terán menciona, por ejemplo, las imágenes de fondo de ojo, que podrían permitir desarrollar sistemas de IA para apoyar la clasificación de pacientes y así disminuir las listas de espera.
La elección del siguiente banco de pruebas para la salud, dice Quiroz, dependerá tanto de las prioridades sanitarias como de la existencia de datos suficientes y de buena calidad, y deberá ser definida por el Ministerio de Salud.
5.141
casos de cáncer de mama se diagnosticaron en Chile en 2024.
1.829
mujeres, en promedio cinco al día, murieron en el país por esa causa en 2024.
1 de cada cinco
mujeres de entre 50 y 69 años se hizo una mamografía ese año.
655 mil
mamografías se realizaron en el sistema público de salud en 2024.