La Anatomía Patológica (AP) está atravesando un momento de transformación profunda gracias a la digitalización y la incorporación progresiva de inteligencia artificial (IA). Aunque algunos hospitales y laboratorios en España ya han dado pasos importantes, muchos servicios aún están en proceso de modernización. La digitalización permitirá que todos los análisis, imágenes, datos clínicos, moleculares y de laboratorio se integren en una sola plataforma, cambiando la forma de trabajar de los patólogos.
Este avance abre la puerta a aplicar algoritmos de IA que apoyen la detección de enfermedades, la cuantificación de biomarcadores y la interpretación de patrones complejos en tejidos, especialmente en áreas clave como el cáncer de pulmón y otros tumores. Con estas herramientas, los diagnósticos serán más precisos, consistentes y rápidos, al tiempo que se aliviará la enorme carga de trabajo que soportan los servicios de AP.
La digitalización también tiene un potencial extra: puede hacer que la especialidad resulte más atractiva para los estudiantes de medicina, ya que se percibiría como un área moderna, tecnológica y avanzada, superando la idea de una disciplina puramente teórica. Ejemplos como el proyecto DigiPatICS en Cataluña demuestran cómo la combinación de patología digital e IA no solo optimiza los procesos, sino que mejora la calidad de los diagnósticos y, en última instancia, la atención al paciente.
Transformación digital pendiente:
Muchos servicios de AP en España aún no han completado su digitalización, un paso clave para incorporar IA.
Rol central de la AP:
Es esencial para diagnosticar la mayoría de enfermedades, en especial cáncer, y lo hace con un coste relativamente bajo.
Problema de vocación:
La especialidad sufre falta de popularidad entre estudiantes de medicina y altas tasas de abandono en la residencia.
Digitalización como atractivo:
Integrar imágenes, datos y análisis en pantallas puede hacer la AP más interesante y moderna a ojos de nuevos médicos.
IA en la práctica clínica:
- Facilita la detección de patrones y la cuantificación de biomarcadores.
- Mejora la precisión y eficiencia del diagnóstico.
- Permite el manejo de grandes volúmenes de datos clínicos, moleculares e imágenes.
Ejemplo destacado:
El proyecto DigiPatICS en Cataluña busca optimizar la AP mediante digitalización y uso de IA.
Cáncer de pulmón como foco:
La IA ya se aplica en la identificación de células tumorales y patrones en biopsias, con impacto en cáncer de pulmón y de mama.
Apoyo a los patólogos:
La IA ayudará a manejar la carga de trabajo, priorizar casos y agilizar diagnósticos en servicios de AP habitualmente saturados.
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https://doi.org/10.24875/gmm.m22000688