Actualmente, el cáncer sigue suponiendo una de las principales causas de morbimortalidad del mundo y se espera que el número de casos nuevos aumente a 28 millones para 2040, así como muestra la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM). Ante estos datos, resulta fundamental seguir haciendo avances que permitan un mejor diagnóstico y tratamiento. Y es que, las innovaciones tecnológicas no solo han agilizado todos los procesos para ayudar a los pacientes con cáncer, sino que también han mejorado la experiencia del paciente, desde la reducción de procedimientos invasivos hasta la implementación de sistemas de información que facilitan la coordinación del cuidado y la comunicación entre los profesionales de la salud. Además, han mejorado la conectividad y el acceso a la información médica, lo que permite la colaboración entre investigadores y profesionales de la salud en todo el mundo, acelerando el intercambio de conocimientos y la implementación de mejores prácticas.
Elena Luengo, directora de Innovación de Cigna Healthcare España, destaca que “la tecnología es clave en el futuro de la oncología. La investigación e innovación se centran en el desarrollo de herramientas de diagnóstico más precisas para detectar el cáncer en etapas tempranas. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la protonterapia, la cirugía robótica, nuevos fármacos o las nuevas pruebas diagnósticas de alta tecnología, entre otros avances, están proporcionando tratamientos personalizados para el cáncer. En Cigna Healthcare somos conscientes de esta realidad y, por eso, contamos con técnicas innovadoras de diagnóstico y tratamiento del cáncer que vamos mejorando para seguir ofreciendo la mejor cobertura en oncología”.
Con motivo del Día Mundial contra el Cáncer, los expertos de Cigna Healthcare han identificado las principales innovaciones tecnológicas que marcarán el presente y futuro de la oncología:
· Inteligencia artificial en el diagnóstico. Las tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA) aplicada al análisis de imágenes médicas y los distintos algoritmos, han mejorado la capacidad de diagnosticar el cáncer en etapas tempranas. Concretamente, la IA se está empezando a implementar para el diagnóstico precoz del cáncer, mejorando la eficiencia, rapidez y precisión mediante análisis avanzados de imágenes médicas. Esto permitirá un tratamiento más efectivo y mayores tasas de supervivencia.
· Oncología de precisión, terapias dirigidas y tecnologías innovadoras. La medicina de precisión está impactando el tratamiento del cáncer al personalizar las terapias según las características genéticas individuales, mejorando la efectividad y reduciendo efectos secundarios y tiempos de los tratamientos. La secuenciación del ADN, combinada con la oncología de precisión y terapias dirigidas, permite tratamientos adaptados a la información genética única de cada paciente. De esta forma, se consigue una medicina de precisión al identificar biomarcadores específicos, personalizando así los tratamientos para cada paciente y obteniendo tratamientos más eficaces y menos tóxicos, ya que se aborda directamente la biología única de cada tumor.
· Cirugía robótica para mejorar los tiempos y la calidad de vida. Las nuevas técnicas quirúrgicas acortan tiempos de cirugías y de estancia hospitalaria, preservan mayor cantidad de tejido, reducen complicaciones postquirúrgicas. Gracias a esto, además, se consigue mejorar la calidad de vida del paciente tras la cirugía, con recuperaciones mucho más rápidas.
· Protonterapia para tener tratamientos más efectivos. La protonterapia y otras tecnologías avanzadas de radioterapia permiten la administración de tratamientos más precisos, reduciendo el daño a los tejidos circundantes. Gracias a este avance, se consigue mejorar la calidad de vida de los pacientes minimizando las secuelas, así como la eficacia del tratamiento.
· Análisis masivo de datos. Las tecnologías de secuenciación y análisis de datos masivos han acelerado la identificación de nuevas dianas terapéuticas y el desarrollo de fármacos. La inteligencia artificial también ha facilitado el análisis de grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y asociaciones, impulsando la investigación oncológica.
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