La Universidad de Stanford alivia la sobrecarga del personal sanitario oncológico gracias a la IA agentiva

Irene Iglesias Álvarez | Seattle, Washington (Estados Unidos)

Desafortunadamente, casi veinte millones de personas a lo largo y ancho del globo reciben un diagnóstico de cáncer hoy en día. Cada paciente es único en su especie; y es que existen cientos de subtipos tumorales distintos, cada uno de los cuales exige protocolos de tratamiento que incluyen nuevos fármacos, combinaciones, ensayos clínicos y terapias basadas en dispositivos. Los principales centros oncológicos dependen en gran medida de comités multidisciplinarios de tumores: sesiones especializadas donde radiólogos, patólogos, cirujanos, oncólogos, asesores genéticos y otros especialistas realizan análisis sofisticados de una gran cantidad de datos y parámetros de los pacientes para trazar planes de atención personalizados.  

Un estudio reciente de la Sociedad Americana de Oncología Clínica (ASCO) ha revelado que los médicos dedican entre 1,5 y 2,5 horas por paciente a la revisión meticulosa de imágenes, diapositivas de patología, notas clínicas y datos genómicos. La atención oncológica es solo un ejemplo del complejo análisis de datos que requiere la atención médica. En este escenario emerge con un potencial extraordinario la inteligencia artificial (IA) agentiva gracias a su capacidad para reducir la fricción sanitario-administrativa y transformar la prestación de los servicios médicos.

Sobre su aptitud para redefinir la atención sanitaria, especialmente en el duro y complejo terreno oncológico, versó el encuentro mantenido en el marco de la celebración de Microsoft Build 2025 con Nigam H. Shah, director de Datos para Stanford Health Care. “Los médicos están sobrecargados con lo que podríamos llamar las tareas administrativas de la medicina, lo que les conduce al agotamiento. A esto hay que añadir que los conocimientos médicos se duplican cada 60 o 70 días; es muy difícil estar al día con la literatura médica. Si a eso se le suma un flujo de trabajo complejo como el que desarrollan los comités multidisciplinares de tumores, la saturación es notable”, explica el portavoz a un reducido grupo de medios internacionales entre los que está presente CIO España.

Hoy en día, incide, “los médicos dedican mucho tiempo sin utilizar la parte del cerebro encargada de las decisiones médicas”, algo que aspiran a transformar gracias a la automatización de procesos, el desarrollo de software y la IA agentiva. “Esta nueva era de los agentes en la que ya nos estamos adentrando supone una oportunidad para empezar a eliminar parte de ese trabajo indiferenciado de buscar el ensayo clínico adecuado, consultar la bibliografía correcta, organizar los datos de diferentes fuentes y tipos…”. A su juicio, algo que “realmente marca la diferencia” es la forma en que se han aproximado a la gestión de las aplicaciones de software dentro del ecosistema sanitario, una tarea “complicada” a menudo.

“La mayoría de las organizaciones y empresas sanitarias trabajan con Windows, es algo que ya tienen y emplean, que conocen y en lo que confían. Por eso apostamos por construir un caso de uso muy potente a partir de este hecho para impulsar nuevas capacidades mediante agentes de IA multimodales especializados”. Para ello se apoyaron en Microsoft y su orquestador de agentes de atención médica, disponible en el Catálogo de Agentes de Azure AI Foundry.

Reescribiendo la atención médica del mañana hoy

Tal y como se dio a conocer durante el encuentro, este incluye agentes preconfigurados con orquestación multiagente y opciones de personalización de código abierto que permiten a desarrolladores e investigadores crear agentes que coordinen flujos de trabajo multidisciplinarios y multimodales de datos de atención médica, como paneles de tumores, y agilicen la implementación en herramientas de productividad empresarial para la atención sanitaria -como Microsoft Teams y Word-. Razonadores modulares y generales, así como agentes de IA multimodales especializados, trabajan mano a mano para abordar tareas que llevarían horas, con el objetivo de complementar eficazmente a los especialistas clínicos con IA de vanguardia personalizada.  

Al integrar las últimas capacidades de Microsoft, el orquestador de agentes de atención médica puede gestionar el análisis y el razonamiento sobre diversos tipos de datos de salud, desde imágenes y patología hasta datos genómicos y notas clínicas de historias clínicas electrónicas (HCE). Cada agente está equipado con modelos avanzados de IA de Azure AI Foundry, que combinan capacidades de razonamiento de propósito general con modelos de modalidades específicas de atención médica con el fin de generar información práctica basada en datos clínicos multimodales.

Irene Iglesias Álvarez

En la actualidad, Stanford Medicine atiende a 4.000 pacientes de la junta de tumores al año, y sus médicos ya utilizan resúmenes generados por el modelo base en las reuniones mediante una instancia segura de PHI de GPT en Azure. “El nuevo orquestador de agentes de atención médica tiene la capacidad de optimizar este flujo de trabajo existente al reducir la fragmentación (ahorrando tiempo al evitar copiar y pegar) y permite obtener nueva información a partir de elementos de datos que antes eran difíciles de buscar, como los criterios de elegibilidad de ensayos clínicos, las pautas de tratamiento y la evidencia del mundo real”.

Así es como los tiempos se están acortando y están disminuyendo los índices de agotamiento y saturación del personal médico al cuidado de pacientes oncológicos. “Stanford Health Care está entusiasmado por seguir investigando el potencial del orquestador de agentes de atención médica para desarrollar la primera solución de agente de IA generativa utilizada en un entorno de producción para la atención en el mundo real de los pacientes con cáncer”, expuso el director de Datos para Stanford Health Care.

Acelerar las innovaciones para los equipos de atención

A medida que aumenta la complejidad de la atención clínica, el orquestador de agentes de atención médica permite a los desarrolladores navegar con confianza en la era acelerada de la IA agentiva, colaborar con los médicos y democratizar las herramientas de medicina de precisión al integrar estas capacidades en los flujos de trabajo existentes. El marco inicial, tal y como demuestra este caso de éxito, está diseñado para estudiar la oportunidad de asistir a las juntas de tumores. La visión final es capacitar a los desarrolladores de atención médica y ciencias de la vida para investigar cómo las capacidades de la IA agentiva podrían impactar a médicos y pacientes de forma más amplia, brindando apoyo en tiempo real a equipos de atención multidisciplinarios en todo el ecosistema de atención médica. 

Para Shah, los comités oncológicos son solo un ejemplo, pero hay un sinfín de casos de uso en los que puede impactar positivamente la tecnología. “Contribuye a mejorar los procesos de limpieza, síntesis y toma de decisiones informadas. La pregunta más recurrente que se hacen los médicos es qué les ocurre a otros pacientes como el que tienen. Ahora ya existe un agente basado en IA capaz de analizar una muestra, discernir entre parámetros y llegar a una conclusión sobre aquello que le ha ocurrido. No solo tenemos a nuestra disposición tecnología que nos ayude con el trabajo pesado, sino que ésta es capaz de aportar un valor añadido inmenso a mayor escala”.