SALUD
Inteligencia Artificial en Oncología Radioterápica
Inteligencia Artificial en Oncología Radioterápica
Segmentación automática de volúmenes, optimización de dosis y predicción de toxicidad: la IA redefine la precisión y seguridad del tratamiento radioterápico centrado en el paciente.
La oncología radioterápica entra en una nueva era gracias a la Inteligencia Artificial. La IA permite automatizar la segmentación de órganos y volúmenes tumorales con precisión milimétrica, optimizar la distribución de dosis en tiempo real y anticipar la toxicidad de cada fracción de tratamiento. Gracias a modelos entrenados con miles de casos, hoy la IA mejora la seguridad clínica, reduce el tiempo de planificación y potencia la personalización terapéutica.
“La IA nos permite hacer radioterapia más precisa, más rápida y más inteligente: tratamos con visión predictiva.”
Beneficios clave de la Inteligencia Artificial en Radioterapia Oncológica
Segmentación automática de órganos y tumores
Algoritmos de visión computacional que delimitan con precisión volúmenes blanco y órganos de riesgo, ahorrando tiempo al equipo de planificación.
Optimización del plan de tratamiento
IA que genera múltiples planes dosimétricos y selecciona el óptimo según criterios clínicos, anatómicos y funcionales del paciente.
Predicción de toxicidad aguda y crónica
Modelos predictivos entrenados con cohortes reales que anticipan efectos adversos pulmonares, digestivos o cutáneos según dosis y distribución.
Reducción del tiempo de planificación
Automatización de procesos críticos que permite acortar tiempos desde el TAC de simulación hasta el primer disparo, sin sacrificar seguridad.
Aplicaciones clínicas de IA en radioterapia oncológica y tecnologías empleadas
📐 Segmentación automática en simulación TAC
IA entrenada con miles de casos clínicos para identificar estructuras críticas y delimitar volúmenes blanco (GTV, CTV, PTV) en segundos.
📊 Optimización del plan dosimétrico
Generación asistida de múltiples esquemas dosimétricos, priorizando cobertura tumoral, minimización de daño a órganos de riesgo y cumplimiento de protocolos RTOG.
🔬 Predicción de toxicidad personalizada
Modelos predictivos basados en machine learning que correlacionan historial clínico, anatomía y distribución de dosis para anticipar efectos secundarios.
☢️ Tecnologías utilizadas
- ✅ Vision AI con modelos UNet, V-Net, nnU-Net para segmentación médica
- ✅ XGBoost, LightGBM y Random Forest para predicción de toxicidad
- ✅ Integración con DICOM-RT y plataformas de planificación (Eclipse, RayStation)
- ✅ Panel clínico en React.js + D3.js + WebGL
- ✅ Módulos de explicabilidad: SHAP, LIME para justificar planes y riesgos
Interfaz inteligente para planificación y control radioterápico
El sistema integra imágenes, segmentaciones automáticas, parámetros dosimétricos y predicciones de toxicidad en un solo panel intuitivo, explicable y preparado para decisiones clínicas inmediatas.
Casos reales de IA aplicada a la radioterapia oncológica
Hospital Clínico de Tarragona
Implementación de IA para segmentación automática de volúmenes tumorales en cáncer de recto. Reducción del tiempo de planificación en un 45% y mejora de la concordancia interobservador.
Unidad de Radioterapia de Precisión
Algoritmos de predicción de toxicidad pulmonar aplicados a pacientes con cáncer de pulmón. Ajuste personalizado de fraccionamientos en función del riesgo individual.
Clínica privada de radioterapia avanzada
Sistema IA para generación de planes de dosis alternativos que cumplen criterios RTOG y maximizan el control local. Reducción del 30% en revisión dosimétrica.
“Gracias a la IA, nuestra planificación es más rápida, más precisa y más coherente con los objetivos clínicos y de seguridad del paciente.”
— Dr. Albert Font, Radiofísico Hospitalario (testimonio)
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Leer artículo completoTecnologías que usamos para transformar la salud
En MMI · MAG Market Intelligence aplicamos herramientas y modelos avanzados de IA, seleccionados por su precisión clínica, transparencia y facilidad de integración.
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En Tarragona existe una oportunidad única: combinar el talento sanitario local con inteligencia artificial práctica y orientada a resultados. Desde MMI66 · MAG Market Intelligence colaboramos con entidades públicas y privadas para impulsar el uso estratégico de la IA en el sistema de salud del territorio.
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Los 6 Pilares del modelo MMI66 para IA en Salud Crítica
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