Con la incorporación de terapias dirigidas contra HER2, la identificación precisa de los pacientes candidatos se ha convertido en un aspecto fundamental, especialmente en el cáncer de mama, donde actualmente se reconoce un espectro más amplio de expresión del biomarcador. Los avances tecnológicos han impulsado el desarrollo de la patología digital (PD) y la inteligencia artificial (IA), herramientas que están transformando la práctica oncológica. Esta sesión abordará cómo estas tecnologías pueden contribuir a una evaluación más precisa de los biomarcadores, con un impacto directo en los resultados clínicos.

Durante la actividad se analizará cómo la IA está ayudando a estandarizar la puntuación de HER2, reducir la variabilidad interobservador y optimizar los flujos de trabajo en los servicios de anatomía patológica. Se destacarán los desafíos asociados a la evaluación visual tradicional realizada por el patólogo, especialmente en muestras con niveles bajos o muy bajos de HER2, y cómo las soluciones basadas en IA pueden mejorar la precisión diagnóstica, facilitando una mejor selección de pacientes para terapias dirigidas.

Objetivos de la actividad educativa:

• Analizar el papel actual de la patología digital, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AA) en oncología, con un enfoque particular en la evaluación de biomarcadores.
• Comparar los métodos manuales frente a los respaldados por IA para la determinación de biomarcadores.
• Explorar nuevas aplicaciones de la PD y la IA/AA en la práctica clínica, especialmente en relación con la ampliación del acceso a terapias dirigidas.