El Dr. Ali Khurram, catedrático de la Universidad de Sheffield, Inglaterra, analizó el papel de la inteligencia artificial ante el incremento del 44% en la incidencia mundial de cáncer oral registrado durante la última década.La IA aplicada a la patología digital permite extraer información "subvisual" de las muestras histológicas y obtener métricas objetivas que no son fácilmente apreciables mediante la observación convencional. Entre los hallazgos más prometedores destaca la cuantificación de linfocitos en el estroma, que podría constituir un marcador pronóstico relacionado con la supervivencia de los pacientes.

Especial relevancia tiene el denominado modelo histológico de seis puntos, una herramienta pronóstica diseñada para predecir el riesgo de transformación maligna de la displasia epitelial oral. Este modelo ha demostrado una capacidad predictiva superior a los sistemas de gradación convencionales, alcanzando un AUROC de 0,81. Su evaluación se basa en seis características histológicas clave:

Clavijas epiteliales bulbosas en forma de red. Hipercromatismo nuclear. Pérdida de cohesión epitelial. Pérdida de estratificación. Mitosis suprabasales. Pleomorfismo nuclear.

Estos resultados sugieren que la IA puede contribuir a simplificar la evaluación histopatológica. Mientras que los sistemas tradicionales consideran hasta 29 características histológicas, los nuevos modelos apoyados por IA identifican únicamente seis variables con un elevado valor predictivo.

No obstante, persisten importantes desafíos, entre ellos el sesgo de automatización, la necesidad de explicabilidad de los algoritmos y la validación clínica de los modelos. En la actualidad, la mayoría de las aplicaciones tienen un carácter retrospectivo e investigador, por lo que todavía no forman parte del diagnóstico rutinario.

Asimismo, la IA está mejorando el conocimiento del microambiente tumoral en el cáncer oral, especialmente en relación con el infiltrado inflamatorio presente: en el tejido conectivo de los trastornos orales potencialmente malignos en el tejido conectivo estromal de los carcinomas de células escamosas.

A pesar de su potencial, son necesarios estudios prospectivos con un mayor número de muestras para determinar con precisión la sensibilidad, especificidad y utilidad clínica de estas herramientas.

En conclusión, la IA no está destinada a sustituir al patólogo, sino a potenciar su capacidad diagnóstica y pronóstica. Del mismo modo que un buen patólogo necesita conocer la clínica para interpretar correctamente los hallazgos histológicos, el clínico debe comprender la histopatología para realizar una adecuada toma de decisiones. La integración de la IA como herramienta de apoyo puede favorecer una estratificación del riesgo más precisa y una medicina oral más personalizada.

La sesión clínicopatológica que protagonizaron los Drs. Aguirre Urizar y Adalberto Mosqueda Taylor, Coordinador de la Maestría en Patología y Medicina Bucal de la Universidad Autónoma Metropolitana Xochimilco de México, fueron un momento estelar del simposio.

El acto de inauguración contó con la presencia de la concejal del Ayuntamiento de Bilbao, Eider Inunciagal la decana de Medicina de la Universidad del País Vasco, Dra. Almudena Ramos y la vicerrectora de UPV, Dra. Urtza Garai.

Antes de la clausura se impartieron una amplia serie de premios de investigación.

Primer accésit Premio mejor póster caso clínicopatológico - Premio SECIB
Título: Osteosarcoma osteoblástico maxilar. Presentación de un caso clínico
Autores: Rafael Poveda Roda; María Margaix Muñoz; Atilio Navarro González; Alba Jover Cerveró; Celia Haya Fernández; Maria Lloria Bonet

Premio mejor póster caso clínicopatológico - Premio SECIB
Título: Calcifying epithelial odontogenic tumor mimicking maxillary neuroendocrine carcinoma: a diagnostic challenge
Autores: Sarahí Fabiola Gómez Lobatón; Gabriela Anaya Saavedra; Adalberto Mosqueda Taylor; Marcela Vázquez Garduño; María Fernanda Oviedo López; Delia Pérez Montiel

Premio mejor póster de investigación básica - Premio SEMO
Título: Relationship between basal cell layer degeneration and inflammatory infiltrate in OLP and OLL lesions
Autores: Gabriela Botelho Martins; Ana Carla Barletta Sanches; Juliana Santos De Jesus Azevedo; Elisângela Jesus Campos; Danielle Resende Camisasca; Liliana Aparecida Pimenta-Barros

Primer accésit premio mejor póster de investigación CLÍNICA - Premio SEGER
Título: Inter- and intra-examiner reliability of oral mucosal lesion annotation for early detection of oral cancer
Autores: Itziar Martínez Ramírez; Katerina Ivaylova Serkedzhieva; Katherine Rodríguez Masullo; Mariano Rincón Zamorano; Margarita Bachiller Mayoral;
Rosa María López-Pintor Muñoz

Premio mejor póster de investigación CLÍNICA - Premio SEGER
Título: Evaluation of infrared light as a diagnostic tool in oral lichen planus: a pilot study
Autores: Nayara Soto Ayén; Pedro Javier Navarro Lorente; Scott Benjamin Garcia Mabin; Juan Antonio Ruiz Roca; Pia López Jornet

Premio mejor póster de revisión sistemática y/o metaanálisis
Título: Assessment of the role of pd-1/pd-l1 immunotherapy in head and neck squamous cell carcinoma: A systematic review
Autores: Alexia Barceló Matute; Carlos Omaña Cepeda; Beatriz González Navarro; Enric Jané Salas; José López López.