A través del análisis de múltiples variables clínicas como biomarcadores, historial médico y datos genéticos, los sistemas de IA pueden desarrollar modelos predictivos altamente específicos.
Por: Katherine Ardila
En los últimos años, el campo de la nefrología ha experimentado una transformación radical gracias a la incorporación de tecnologías avanzadas.
Según explica el Dr. Bryan Pagan, destacado nefrólogo, estos avances están cambiando fundamentalmente cómo abordamos las enfermedades renales. "La inteligencia artificial está revolucionando lo que es la predicción y detección de la enfermedad renal. Nos ofrecen muchas herramientas accesibles, más sensitivas, certeras y más rápidas que pueden ayudar a nuestros pacientes".
Nuevos biomarcadores identificados para enfermedad renal
En el ámbito del diagnóstico nefrológico, la cistatina C se ha venido utilizando como una herramienta importante para identificar alteraciones renales en sus etapas más tempranas.
En palabras del nefrólogo: "La cistatina C tiene más sensibilidad que la creatinina, al momento nosotros podemos calcular lo que es la tasa de filtración glomerular. Así que podemos detectar la cistatina C antes que hasta la misma creatinina".
En pocas palabras, a diferencia de la creatinina -el marcador tradicionalmente utilizado-, este biomarcador aporta ventajas considerables que están mejorando los protocolos diagnósticos.
La IA y la medicina personalizada: un enfoque preventivo innovador
Ahora bien, la medicina de precisión se está planteando como un pilar fundamental en el manejo moderno de las patologías renales. Así lo afirma el Dr. Pagan: "Es medicina personalizada. Este es un enfoque médico que se basa en datos clínicos, genética, se basa en el metabolismo y en estudios clínicos para poder diagnosticar un paciente individualmente".
Añade qué "En base a eso, nosotros podemos crear un perfil del paciente y básicamente tratar la enfermedad. Además, se puede prevenir detectándola mucho antes si individualizamos a cada persona".
Esta estrategia está demostrando gran utilidad en plataformas como KidneyIntelX, desarrollada por la National Kidney Foundation: "Es una plataforma que evalúa datos del paciente, es decir, la creatinina, proteínas en la orina, los metabolitos, los electrolitos y en base a eso nos crea un perfil del paciente que nos predice cuál es el riesgo de la persona a progresar en su enfermedad renal".
Su anticipación de riesgo (bajo, intermedio y alto) permite a los médicos adaptar sus estrategias terapéuticas de manera personalizada. Para los pacientes de bajo riesgo, puede significar un seguimiento menos intensivo, mientras que aquellos en categorías de mayor riesgo pueden recibir intervenciones más agresivas y tempranas.
Desafíos en la implementación tecnológica
A pesar del potencial de estas innovaciones, el Dr. Pagan reconoce importantes barreras para su adopción en Puerto Rico y América Latina: "Yo quisiera que tuviésemos más accesibilidad a todas estas tecnologías, pero tenemos muchas limitaciones. Tenemos limitaciones de calidad de récord electrónico o presencia de récord electrónico en algunas de nuestras clínicas o en algunos hospitales. Tenemos limitación del costo de lo que costaría tener estas herramientas en nuestras oficinas o en nuestros hospitales".
Al proyectar los desarrollos venideros, el especialista expresa un optimismo: "Yo entiendo que si nosotros logramos combinar tanto la inteligencia artificial con la medicina personalizada y se hace algo, aunque no sea algo de día a día, se hace algo accesible, que nosotros podamos utilizar, sería un avance espectacular".
Su visión prioriza claramente la prevención: "Prevenir una enfermedad renal básicamente, es tratar de que el paciente no llegue a diálisis. Así que si nosotros podemos combinar y tener acceso a todas estas herramientas, yo entiendo que sería un avance de lo mejor que podemos tener en la medicina moderna".