La Fundación Escuela de Medicina Nuclear (Fuesmen) dio un paso histórico en la integración entre inteligencia artificial y medicina. Su Servicio de Radioterapia desarrolló un ecosistema digital propio, capaz de planificar tratamientos, garantizar calidad clínica y aplicar modelos de IA entrenados localmente, marcando un hito para la radioterapia oncológica en América Latina.
- Sitio Andino >
- Sociedad >
Inteligencia artificial y medicina: la innovación mendocina que revoluciona la radioterapia
Con modelos entrenados localmente, Fuesmen aplica inteligencia artificial a la medicina para optimizar precisión y tiempos en oncología. Conocé de qué se trata.
Un ecosistema digital nacido en Mendoza
Concebido y liderado por el Dr. Marcos Di Natale junto con el Magíster en Física Médica Ariel Mancuzo y el equipo del servicio, el proyecto nació como una solución a limitaciones concretas de los sistemas comerciales y hoy se presenta —de acuerdo con los responsables— como la única plataforma abierta y gratuita de autocontorneo por IA en radioterapia en América Latina.
La iniciativa no es un experimento aislado: es la consolidación de un proceso que arrancó en 2018 en la sede de San Rafael y escaló exponencialmente desde 2019, cuando se sumó Mancuzo. Di Natale resume el origen con claridad a SITIO ANDINO: “La respuesta corta es que la inteligencia artificial no fue el inicio, fue la consolidación.
La idea surgió de una necesidad fundamental: Fuesmen siempre busca la vanguardia, pero chocábamos contra la realidad de los softwares comerciales. Son 'cajas negras': sistemas privativos que no se comunican entre sí y te obligan a casarte con una sola marca, impidiéndote integrar lo mejor de cada una.”
Dr. Marcos Di Natale, médico radioterapeuta de Fuesmen.
La experiencia previa de Di Natale como desarrollador de software, antes de recibirse de médico oncólogo radioterápico, fue clave en los primeros pasos. "Durante años, construimos este Ecosistema para hacernos la vida más fácil a nosotros y más seguros los tratamientos a los pacientes. Cuando la IA explotó globalmente, vimos que las herramientas comerciales que aparecían tenían el mismo problema: eran difíciles de integrar". Fue allí cuando los profesionales tuvieron su momento eureka: "'Si ya tenemos el Ecosistema, los datos curados por años y el hardware, ¿por qué no construimos nuestros propios modelos?'", se preguntaron.
De esta forma, el primer modelo de próstata vio la luz "como la pieza que consolidaba nuestro sistema integral". Actualmente, ese Ecosistema que nació en el sur provincial, funciona también en la sede central de Fuesmen en la Capital mendocina como un ecosistema que hoy cubre desde la admisión y la gestión de turnos, hasta la planificación, el tratamiento y los controles de calidad de los aceleradores lineales.
Cómo funciona la inteligencia artificial en radioterapia
En términos técnicos, las herramientas desarrolladas por Fuesmen incluyen modelos de aprendizaje automático capaces de ejecutar autocontorneo o “pre-contorneo”, como prefieren denominarlo, debido a que "obliga" al profesional a validar a la IA y que esta, a su vez, alerte al médico sobre posibles desviaciones de la práctica estándar.
Esto se realiza sobre distintas modalidades de imagen (TC, RMN, PET) y de identificar tanto volúmenes tumorales como órganos en riesgo (OAR) con alta precisión. Esto impacta directamente en la planificación dosimétrica: “Una tarea de contorneo manual, que a un médico experto le puede tomar entre 1 y 3 horas dependiendo de la complejidad, nuestros modelos la realizan en menos de 5 minutos”, explica Di Natale, y aclara la intención clínica: “No buscamos 'ahorrar tiempo' por ahorrar; buscamos 'reinvertir el tiempo' del equipo médico.”
Los órganos a proteger están organizados por regiones anatómicas clave:
- Abdomen y Pelvis: "Tenemos modelos muy robustos para cáncer de próstata, vejiga, recto y tumores ginecológicos, además de todos los órganos de riesgo de la pelvis y el abdomen", detalla Di Natale.
- Tórax y Mama: Contamos con modelos específicos para mama y los OAR torácicos, como pulmones, corazón y médula.
- Cabeza y Cuello: Esta es una de las zonas más complejas por la cantidad de estructuras críticas, y nuestros modelos identifican con altísima precisión las parótidas, la médula y otras estructuras vitales.
Marcos Di Natale en el 29° Congreso de Física Médica de Brasil.
La reducción de tiempos de planificación es solo una cara del cambio. La interoperabilidad del Ecosistema —la comunicación en tiempo real entre turnos, historia clínica digital, planificación, entre otros— acorta los “tiempos muertos” y reduce listas de espera. Pero hay un componente de calidad que, según el equipo, es aún más relevante: estandarización y trazabilidad.
Para garantizar seguridad, el proceso incorpora una validación rigurosa: los modelos se entrenan con la propia biblioteca de estudios del centro, anonimizados y validados por consenso entre médicos y físicos y son sometidos a pruebas ciegas de comparación con delineados humanos. “La seguridad es la arquitectura central de nuestro Ecosistema”, afirma Di Natale.
Modelos locales, impacto regional
Uno de los rasgos distintivos del proyecto es su vocación pública y colaborativa. Desde el centro médico instalaron cuatro servidores de acceso libre que operan 24 horas para que otras instituciones puedan utilizar los modelos sin restricciones. Sobre esta decisión, Di Natale fue categórico: “Es el corazón de todo el proyecto; es una decisión filosófica, porque Fuesmen tiene una vocación de servicio público. Sería una traición a ese principio si, después de tanto esfuerzo, crearamos nuestra propia 'caja negra'",
La iniciativa también tiene su lado estratégico, porque compartirlo es una forma de fortalecer el modelo mediante retroalimentación científica global: “Un modelo abierto es un modelo más inteligente. Al invitar a la colaboración, generamos un feedback que lo robustece y acelera su mejora”.
El interés fuera de las fronteras no tardó en llegar. Una visita técnica a centros de radioterapia en Chile sirvió para constatar que los problemas de integración y trazabilidad son compartidos en la región; la repercusión fue tal que el equipo fue invitado a presentar parte del Ecosistema en el 29° Congreso de Física Médica de Brasil y recibió contactos desde Colombia y otros centros.
Ese reconocimiento ha empujado a Fuesmen a pasar de una etapa de desarrollo interno a una fase de divulgación y búsqueda de colaboraciones formales para crear una red latinoamericana.
Los próximos pasos: hacia la radioterapia adaptativa
Más allá del pre-contorneo, el proyecto contempla desarrollos ambiciosos: contorneo directo sobre resonancia (RMN), generación de imágenes RMN sintéticas a partir de la tomografía de planificación (y viceversa) y, en el horizonte, radioterapia “full” adaptativa. El objetivo con esto último es que los modelos tengan la capacidad de reconocer automáticamente cambios anatómicos del paciente día a día y adaptar el plan en tiempo real.
Sede Central de Fuesmen en la Ciudad de Mendoza.
“El siguiente salto es doble: avanzar en la planificación por IA, para que el sistema proponga el plan de tratamiento óptimo basado en la anatomía diaria; y entrenar un modelo que nos permita predecir mejor la radiobiología”, explica Di Natale. Para sostener esa escala, la gerencia evalúa la compra de un gran servidor GPU dedicado y la conformación de un equipo de desarrollo específico.
Además, se prevé la incorporación de un nuevo acelerador lineal de última generación que aumentará la capacidad operativa del centro, permitirá nuevas líneas de investigación, formación de recursos humanos y asegurará continuidad ante paradas de equipo.
“Queremos que el conocimiento sea verdaderamente libre, no solo accesible a través de nosotros."
Ética, seguridad y medicina del futuro
La combinación de datos curados localmente, validación por consenso y pruebas ciegas responden directamente a la preocupación central de la comunidad médica: reproducibilidad y seguridad clínica. La apertura y el diseño de aprendizaje continuo de los modelos —capaces de mejorar con la experiencia clínica— se presentan como garantía adicional, siempre que vayan acompañados de protocolos de anonimización y controles de calidad.
El proyecto de Fuesmen combina una respuesta local a necesidades concretas con una visión de impacto regional. Más allá del avance tecnológico, su valor radica en que propone una alternativa integradora frente a la fragmentación de los ecosistemas provistos por la industria.
Como sintetiza Di Natale, “cuando la IA funciona bien, no sustituye al médico; lo potencia”. En un campo donde la precisión es condición de vida, la apuesta por un ecosistema abierto y validado clínicamente tiene el potencial de transformar la manera en que se planifica y entrega la radioterapia en la región.