Abstract

Introducción: En Chile, el cáncer pulmonar (CP) se diagnostica típicamente avanzado, en un contexto de alta congestión del sistema de salud, donde nódulos pulmonares y otros hallazgos incidentales no se monitorean, perdiéndose oportunidades para un diagnóstico precoz. OncovigIA es un modelo de Inteligencia Artificial diseñado para identificar posibles casos de CP mediante la vigilancia masiva de informes de Tomografía Computada (TC). Objetivo: Evaluar el impacto de OncovigIA en la derivación oportuna de pacientes con CP en un Hospital Público Chileno, en un período de seis meses. Método: Se aplicó OncovigIA a todos los informes de TC realizados entre Noviembre 2024 y Abril 2025 (n = 7751). Los casos identificados como sospechosos fueron revisados por un equipo clínico, derivando al equipo interdisciplinario de CP local cuando el registro clínico electrónico no confirmaba un seguimiento o tratamiento apropiados. Resultados: De los 630 informes sospechosos, 154 (24,4%) describían definitivamente CP, 151 (23,9%) eran nódulos pulmonares que requerían seguimiento, 127 (20,1%) metástasis pulmonares de otro primario, y 152 (24,1%) enfermedad neoplásica extratorácica. De los casos con CP, 78 (50,6%) estaban tratándose, pero 37 (24,0%) no habían tenido seguimiento en Cirugía de Tórax, Broncopulmonar ni Oncología Médica. En cuanto a los nódulos pulmonares, 112 (74,2%) no estaban en seguimiento. Conclusión: OncovigIA puede mejorar la derivación oportuna del CP y de otras lesiones sospechosas. Así, la vigilancia masiva usando Inteligencia Artificial tiene el potencial de mejorar los resultados del tratamiento de esta enfermedad en un entorno de alta demanda y recursos limitados.