En los últimos años, la inteligencia artificial ha pasado de ser una promesa tecnológica a convertirse en una herramienta concreta de apoyo clínico, especialmente en ámbitos donde la interpretación de imágenes puede acelerar decisiones diagnósticas y fortalecer la atención oportuna.
En ese contexto, el Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias “Ismael Cosío Villegas” (INER) implementó un software de inteligencia artificial (IA) para apoyar el análisis de estudios de imagen y fortalecer la detección temprana de cáncer de pulmón, además de contribuir a la identificación oportuna de otros padecimientos respiratorios como tuberculosis, Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC) y neumonías, de acuerdo con un comunicado de la Secretaría de Salud fechado el 15 de enero de 2026.
La herramienta fue desarrollada en colaboración con AstraZeneca y se incorporó al flujo institucional de interpretación de imágenes, con el propósito de apoyar el trabajo clínico, reforzar los procesos de tamizaje y ampliar capacidades formativas en el instituto. El INER también informó que la tecnología permitirá extender el tamizaje a centros de salud de primer nivel, como parte de una estrategia de referencia escalonada.
¿Cómo fortalece el INER la detección temprana de cáncer de pulmón con inteligencia artificial?
El INER integró el software de IA para apoyar a médicas y médicos en la lectura de radiografías de tórax y, en una siguiente etapa, para respaldar la interpretación de tomografías computarizadas. De acuerdo con la Secretaría de Salud, el objetivo es facilitar la identificación de hallazgos relevantes y fortalecer la detección oportuna en cáncer de pulmón y otras enfermedades respiratorias.
El jefe del Servicio de Oncología del INER, Jorge Arturo Alatorre Alexander, señaló que la experiencia ha sido positiva tanto en la atención clínica como en la formación de especialistas. Según lo informado, la plataforma permite que médicos no radiólogos reciban apoyo automatizado para interpretar radiografías de tórax, lo que se proyecta como un soporte adicional dentro de la práctica institucional.
El comunicado puntualizó que el instituto realiza aproximadamente 24 mil radiografías al año, un volumen que, según lo expuesto por el propio INER, ilustra la demanda de estudios de imagen y el potencial de la IA para apoyar el trabajo médico, al incorporar hallazgos automáticos en el momento de la revisión.
Integración del software al visor institucional de imágenes
Uno de los elementos operativos señalados por la Secretaría de Salud es la integración directa del sistema al visor institucional de imágenes (PACS). Esta incorporación permite que, al abrir una radiografía, el personal médico pueda visualizar de inmediato los hallazgos detectados automáticamente por la herramienta, sin necesidad de cargar archivos adicionales o recurrir a plataformas externas.
De acuerdo con la información oficial, el sistema no se limita a señalar posibles anomalías, sino que también contribuye a una lectura más estructurada del estudio. En particular, se reportó que puede identificar hallazgos como nódulos pulmonares y facilitar la revisión clínica mediante un esquema automatizado incorporado en el flujo habitual del instituto.
La Secretaría de Salud informó que la herramienta genera un reporte interpretativo en español, diseñado para facilitar la identificación de lesiones de alto o bajo riesgo y respaldar decisiones clínicas sobre la solicitud de estudios complementarios, incluidos estudios de tomografía cuando el caso lo requiera.
Apoyo a programas de tamizaje con tomografía de baja dosis
El comunicado también vinculó la incorporación de IA con el fortalecimiento de programas de tamizaje mediante tomografía de baja dosis en población de alto riesgo. Según lo informado, la tecnología se asocia con el trabajo institucional orientado a identificar lesiones de forma oportuna y a apoyar la toma de decisiones sobre la necesidad de estudios adicionales.
En ese marco, Alatorre Alexander mencionó que el enfoque de tamizaje se orienta a grupos específicos de riesgo, como personas mayores de 50 años con antecedentes de tabaquismo. La integración de herramientas automatizadas se incorpora como un apoyo en la lectura de imágenes y en el proceso de selección de rutas diagnósticas.
La Secretaría de Salud indicó que, al facilitar la identificación de lesiones y generar reportes interpretativos, la plataforma puede ayudar a definir con mayor claridad cuándo se requieren estudios complementarios, como tomografías, dentro del abordaje clínico institucional para cáncer de pulmón y otras condiciones respiratorias.
Formación de especialistas en un hospital-escuela
Además del componente clínico, el INER destacó el aporte académico de la tecnología. Como hospital-escuela, el instituto forma especialistas en áreas como neumología, cirugía de tórax y radiología, entre otras, y ahora incorpora el uso de IA como una herramienta adicional en la interpretación de imágenes, de acuerdo con lo divulgado por la Secretaría de Salud.
Alatorre Alexander señaló que la plataforma fortalece la formación profesional al permitir que médicas y médicos en entrenamiento incorporen la IA como un aliado en la lectura de radiografías y, próximamente, tomografías computarizadas. El planteamiento institucional expuesto en el comunicado es que el aprendizaje de estas herramientas contribuya a robustecer conocimientos y prácticas futuras.
Con base en la información publicada, el enfoque formativo se integra a la operación cotidiana del instituto, al estar conectado al PACS, lo que permite que el uso de la IA se incorpore en escenarios reales de atención y en la dinámica clínica diaria.
Extensión de la tecnología a centros de salud de primer nivel en Tlalpan
En una segunda etapa, el INER prevé trabajar en un modelo para llevar esta tecnología a centros de salud y hospitales de la alcaldía Tlalpan, mediante un esquema de referencia de primero a tercer nivel, según lo informado en entrevista por el especialista y retomado en el comunicado oficial.
La estrategia contempla capacitar a médicas y médicos de primer contacto e incorporar la IA en unidades que cuenten con equipos de rayos X, con el fin de mejorar la detección oportuna de cáncer de pulmón y otras enfermedades respiratorias. El planteamiento se orienta a reforzar la capacidad de lectura inicial y facilitar una canalización oportuna hacia servicios especializados cuando corresponda.
De acuerdo con la Secretaría de Salud, el objetivo de esta extensión es ampliar el alcance del tamizaje y fortalecer el abordaje temprano desde unidades de primer nivel, articulando un circuito de atención mediante referencia escalonada para optimizar la atención de pacientes con sospecha de patologías respiratorias.
Innovación y proyección institucional
Finalmente, el INER subrayó que la adopción de esta herramienta representa un paso estratégico en innovación, calidad de atención y liderazgo científico, con un impacto que, según lo divulgado, se proyecta no solo en México sino también en América Latina.
La Secretaría de Salud destacó que el uso del software se enmarca en una estrategia institucional para fortalecer la detección temprana de enfermedades respiratorias y consolidar procesos clínicos apoyados por tecnología, sin desplazar el criterio médico, sino integrándose como herramienta de soporte dentro del flujo de interpretación de imágenes.
La implementación se presenta como una incorporación tecnológica enfocada en apoyar la toma de decisiones clínicas, robustecer programas de tamizaje, ampliar capacidades de formación y preparar el despliegue progresivo hacia unidades de primer nivel.
