¿Podría la IA ayudarnos a detectar los casos de cáncer de páncreas que generalmente pasamos por alto?

Durante décadas, uno de los mayores problemas en torno al cáncer de páncreas fue que muchos pacientes no sabían el riesgo que corrían.

A diferencia del cáncer de mama o de colon, no existe una prueba de detección para la población general. Las personas con mutaciones genéticas hereditarias o con antecedentes familiares significativos podrían ser elegibles para observación, pero esto se da solo en un pequeño porcentaje de casos de cáncer de páncreas.

La gran mayoría de los casos ―alrededor del 85 por ciento― son esporádicos. Es decir, el cáncer se desarrolla en personas que no tienen riesgo hereditario conocido, no tienen antecedentes familiares y generalmente no presentan síntomas hasta que la enfermedad está muy avanzada.

En la actualidad, investigadores de la Mayo Clinic consideran que la inteligencia artificial (IA) podría ayudar a modificar esta situación, pero no porque esta herramienta reemplace a los radiólogos ni tampoco porque detecte tumores que los médicos podrían haber pasado por alto. Al contrario, la IA podría ofrecer al diagnóstico de cáncer de páncreas algo que hace mucho le falta: una forma de identificar si alguien aparentemente sano puede requerir un examen más exhaustivo antes siquiera de detectar un tumor.

Este tipo de tecnología todavía se encuentra en etapa experimental y debe ser evaluada en futuros ensayos clínicos antes de que se implemente en la práctica médica. Pero si llegase a tener un buen resultado, podría ser una nueva alternativa que permita la detección temprana para un gran número de pacientes con cáncer de páncreas; especialmente para aquellos que padecen este cáncer sin tener antecedentes hereditarios reconocidos.

Una pista que se conoce hace años

Uno de los mayores desafíos del cáncer de páncreas esporádico es que los médicos han tenido muy pocas herramientas para detectarlo.

Sin embargo, existe una pista importante. Como ya fue mencionado en Let's Win, el doctor Suresh Chari llevó a cabo numerosas investigaciones sobre la diabetes recientemente diagnosticada como un signo temprano del cáncer de páncreas. Más que un factor de riesgo, se cree que este tipo de diabetes se manifiesta como un síndrome oculto en personas cuyo páncreas ya estaría desarrollando algún proceso relacionado con el cáncer.

El doctor Chari, exdirector de la Clínica del Páncreas de Mayo Clinic y actual profesor del MD Anderson Cancer Center de la Universidad de Texas (Houston, Texas), sospechaba que el cáncer de páncreas estaba detrás de la hiperglucemia progresiva (valores altos de azúcar en sangre) y del desequilibrio metabólico, lo que provocaba la diabetes de diagnóstico reciente.

Chari encontró que esto era lo que sucedía en, al menos, un 25 por ciento de los pacientes, tres años antes de que se les diagnosticara cáncer. Su estudio, publicado en enero de 2026 en Gastroenterology, desarrolla este tema en profundidad.

En el Reino Unido, las guías del National Institute for Health and Care Excellence (NICE) ahora recomiendan la realización urgente de estudios de imagenología abdominal para las personas con diabetes de diagnóstico reciente que vaya acompañada de una pérdida de peso sin motivo aparente. Sin embargo, el problema es que esas tomografías computarizadas generalmente muestran un resultado completamente normal.

Por eso, el doctor Ajit H. Goenka, codirector del programa de Asesoramiento de Riesgo, Detección Temprana e Intercepción (Risk Assessment, Early Detection and Interception o REDI) del Comprenhensive Cancer Center de la Mayo Clinic, decidió investigar si la IA podría ayudar a detectar cambios imperceptibles para la percepción humana. "El problema que tratamos de abordar es lo que llamamos el ‘tramo final’ del camino", explica. "Tenemos el paciente correcto, tenemos las pruebas correctas, pero no obtenemos respuestas. Este es el punto en donde la IA entra en acción".

Buscar más allá de lo que el ojo puede ver

El doctor Goenka junto a su equipo desarrolló el modelo de detección temprana basado en radiómica (REDMOD). No se trata de una prueba de diagnóstico para detectar el cáncer de páncreas. Más bien se lo está estudiando como una herramienta que podría ayudar a identificar cuáles son los pacientes que necesitan que se les haga un seguimiento más de cerca aunque los resultados de sus tomografías parezcan normales.

A diferencia de un radiólogo, esta herramienta no busca un bulto visible o una mancha sospechosa. Por el contrario, analiza miles de características matemáticas escondidas en cada una de las imágenes de las tomografías. "Piense que cada imagen es una pieza de un rompecabezas matemático", explica Goenka. "Los radiólogos están entrenados para reconocer patrones visuales. La IA convierte esa imagen en un código matemático y busca establecer relaciones entre esas características que el ojo humano no es capaz de percibir". El sistema genera una escala de riesgo. Este proceso se describe detalladamente en un artículo de la publicación de BMJ Gut en abril de 2026.

Al combinar el análisis de la IA con otros factores, el riesgo inicial de que un paciente sufra cáncer de páncreas en los siguientes tres años podría subir de un 3 por ciento a un posible 12 o 15 por ciento. Un resultado así debería desencadenar entonces que se realicen más estudios como una ecografía endoscópica, pruebas de biomarcadores y RM, o repetir los estudios de imagenología dependiendo del contexto clínico.

El equipo de Mayo Clinic ya completó un estudio de seguimiento basado en modelado informático para explorar con exactitud cómo podría implementarse en la práctica. En lugar de solo preguntar si la inteligencia artificial es precisa, los investigadores modelaron qué debería pasar después de un resultado positivo. Esto incluye ver qué tipo de exámenes de seguimiento serían más efectivos y a cuántos pacientes habría que evaluar para poder salvar una vida. En definitiva, esas respuestas ayudarán a determinar si esta tecnología provee los beneficios suficientes para que los sistemas de atención médica, los reguladores y las compañías de seguro decidan usarla.

Aunque puede parecer una buena idea usar esta herramienta de inteligencia artificial de forma automática en cada tomografía realizada en un hospital, el doctor Goenka aclara que eso no se ajusta a la realidad de la enfermedad. Dado que el cáncer de páncreas es relativamente poco común, realizar pruebas a todos los pacientes podría generar muchos falsos positivos. Esto causaría mucha ansiedad, se harían pruebas innecesarias y se generarían gastos superfluos. "Desafortunadamente, no existe una detección oportuna para el cáncer de páncreas", agrega.

Más bien, lo más probable es que esta herramienta sea útil en grupos de pacientes cuidadosamente seleccionados y que se use en concordancia con todo el protocolo de atención del cáncer de páncreas. "Yo creo que la inteligencia artificial es simplemente una herramienta más que ayudará a ampliar el impacto de las personas y de todo el sistema de salud", explica el doctor. "Creo que es una herramienta muy importante disponible para nuestra generación, y pienso que debemos aprovecharla todo lo posible, pero de forma segura y responsable".

Exigiendo al máximo a la IA

Muchos estudios de IA entrenan algoritmos utilizando tomografías donde el tumor ya está presente, incluso si el radiólogo no logró verlo inicialmente. Pero el equipo del doctor Goenka fue muy estricto al decidir qué imágenes podrían considerarse como tomografías computarizadas de prediagnóstico válidas. Por esa razón, dejaron fuera cualquier tomografía que mostrara tumores que no se habían detectado en la primera evaluación, para estar seguros de que dichos estudios no exagerarían el rendimiento de la IA.

"No hay motivo para crear una herramienta de IA que realice la misma tarea del radiólogo", dice Goenka. "Fuimos más allá. Utilizamos tomografías computarizadas en las que incluso el radiólogo no pudo ver nada. Solo así se puede demostrar el verdadero valor de la IA".

El equipo también creó un conjunto de datos muy diverso utilizando tomografías computarizadas de diferentes hospitales y de distintos fabricantes de tomógrafos para mejorar la solidez del modelo y reducir las posibilidades de que solo estuviera aprendiendo las particularidades de un único hospital o de un único sistema de imágenes. "Me impresionó el hecho de que el sistema pudiera superar todos esos obstáculos y fuera capaz de funcionar con tantas variantes".

El doctor Goenka observa que el trabajo comenzó mucho antes de que ChatGPT y otros LLM se pusieran tan de moda. Su equipo ya llevaba años investigando el uso de la inteligencia artificial antes de publicar su primer estudio demostrativo preliminar en 2022. "Nuestro enfoque se basa siempre en buscar primero el problema que debemos resolver, en lugar de agarrar una nueva tecnología y ver dónde la podemos implementar. Comenzamos con el problema, y si es lo suficientemente importante, empleamos todos los recursos y las herramientas que tenemos a nuestro alcance para resolverlo".

Una razón válida para ser optimistas

Este estudio representa un gran paso, pero todavía queda mucho trabajo por hacer. Además de realizar nuevas pruebas, el equipo sigue trabajando para refinar y aumentar el modelo de IA. Goenka dice: "nuestro objetivo es la detección temprana. La IA es solo una herramienta. Ya tenemos un modelo de IA de próxima generación y también lo estamos comparando con algunos otros modelos de frontera de código abierto. Queremos tener la mejor herramienta disponible que se pueda implementar en nuestra práctica clínica".

Estos descubrimientos también nos insinúan algo mucho más importante. Durante años, casi todo el mundo pensaba que el cáncer de páncreas era una enfermedad que empezaba en un pequeño punto antes de convertirse en un tumor que se pudiera ver. Esta investigación respalda una creencia cada vez mayor en el campo de que los primeros cambios podrían involucrar a todo el páncreas.

Como la inteligencia artificial analiza las señales de todo el páncreas, no solo de un lugar, y aun así puede predecir el riesgo de padecerlo, esto apoya la idea de que pequeños cambios biológicos podrían ocurrir en todo el páncreas muchos años antes de que el tumor sea visible. Si los próximos estudios apoyan estas nociones, esto podría cambiar por completo la forma en que los investigadores entiendan los primeros estadios del cáncer de páncreas.

A medida que aparecen nuevos tratamientos, desde medicamentos dirigidos hasta vacunas contra el cáncer personalizadas, las herramientas como REDMOD también podrían ayudar a identificar más pacientes que se beneficien de estos tratamientos antes de que la enfermedad se disemine. Esto traería una nueva esperanza para las personas con cáncer de páncreas esporádico, quienes representan la gran mayoría de los casos, pero que hasta ahora, habían quedado fuera del alcance de los programas de detección.

El doctor Goenka piensa que existen motivos para ser optimistas ante un cáncer que a menudo se observa desde la perspectiva del nihilismo terapéutico, una enfermedad que suele detectarse demasiado tarde como para cambiar significativamente el desenlace. "El solo hecho de que estemos hablando de la detección temprana en un cáncer donde el desenlace casi siempre está decidido de antemano es algo que para mí ya vale la pena. Ya que a menos que lo hagamos, no vamos a poder cambiar la situación".