Cómo la IA puede detectar el cáncer de mama, según un nuevo estudio

Casi a diario, nuevas investigaciones científicas demuestran la importancia de la inteligencia artificial en la medicina, ya que permite no solo analizar datos a gran escala, sino también detectar con mayor precisión y velocidad distintas patologías. En este sentido, una investigación realizada por científicos suecos advirtió que la IA puede ser aún más eficaz que los métodos tradicionales de lectura de mamografías.

Al tiempo que señaló una ventaja adicional: reduce la carga de trabajo para los radiólogos en un 44,3%.

Un estudio publicado en The Lancet, realizado en cuatro sitios de detección en Suecia a más de 80.033 mujeres de entre 40 y 80 años, advirtió que la IA identificó un 20% más de cánceres en comparación con la revisión estándar efectuada por expertos humanos.

“Los estudios retrospectivos han mostrado resultados prometedores utilizando inteligencia artificial (IA) para mejorar la precisión de las mamografías y reducir la carga de trabajo de lectura de pantallas; sin embargo, hasta donde sabemos, aún no se ha realizado un ensayo aleatorio”, afirmaron los científicos de la Universidad de Lund, en Malmö (Suecia), en el documento. Al tiempo que señalaron que su objetivo fue analizar “la seguridad clínica de un protocolo de lectura de pantalla compatible con IA”.

Según explicaron, se trató de un ensayo aleatorizado y controlado, en el cual las participantes fueron asignadas aleatoriamente a grupos que recibieron detección asistida por IA o lectura doble estándar sin IA.

Los resultados mostraron que la detección por IA identificó 244 cánceres en comparación con 203 detectados en el grupo de control, siendo que las tasas de falsos positivos fueron similares en ambos grupos.

“El Valor Predictivo Positivo (VPP) del recuerdo fue del 28,3% en el grupo de intervención y del 24,8% en el grupo de control”, indicaron en el documento. Y agregaron: “La carga de trabajo de lectura de pantalla se redujo en un 44,3 % con la IA”.

En ese sentido, según se desprende del trabajo, la tasa de detección de cáncer en el grupo de intervención con IA fue aproximadamente un 0,61%, mientras que en el grupo de control sin IA fue aproximadamente un 0,51%. Esto representa una diferencia del 0,10% a favor del grupo con IA. Es decir que la detección en el grupo de intervención fue aproximadamente un 20% mayor.

Este estudio potencia la información que, hasta el momento, se evidenció sobre el rol de la IA en la medicina. “La inteligencia artificial y el aprendizaje automático hoy se utilizan en la oncología, y ayudan acelerar la búsqueda de nueva información y en ordenarla”, había explicado Diego Kaen (MP 1898), presidente de la Asociación Argentina de Oncología (AAOC), a Infobae en una nota reciente.

Al tiempo que el doctor e investigador Daniel De Florian, líder del Centro Internacional de Estudios Avanzados de la Escuela de Ciencia y Tecnología de la Universidad de San Martín (UNSAM), aseguró: “Lo que hace esta tecnología es aprender de ciertos patrones previos para poder anticipar comportamientos futuros en distintas circunstancias y en cualquier sistema”. “Esa capacidad de aprender tiene que ver con experiencias anteriores. Por eso no es una inteligencia innata sino que se va adquiriendo y complejizando. En ese sentido es como la mente humana”, había dicho a Infobae sobre el funcionamiento de la inteligencia artificial.

“La inteligencia artificial está revolucionando todo lo que conocemos, incluso la medicina, pero todavía es incipiente”, había afirmado a Infobae el investigador Ezequiel Álvarez, colega de De Florian en el Centro Internacional de Estudios Avanzados de la UNSAM.

“En muchos aspectos estas máquinas funcionan mejor que el ser humano. Si nosotros manejamos diez variantes, las maquinas manejan mil sin ningún esfuerzo. Pero la decisión final y lo que se hace con eso está en nosotros”, agregó.

En ese sentido, Kaen agregó: “Hoy hay ciertas especialidades dentro de los tratamientos del cáncer, como por ejemplo los diagnósticos por imágenes, en donde la inteligencia artificial ayuda a encontrar alteraciones en las tomografías, en las mamografías. En esos ámbitos, en donde a veces se generaban dudas, la inteligencia artificial ayuda a unificar todo y a empezar a dividir la patología benignas y las patologías malignas”.

“El proyecto del genoma humano fue el puntapié inicial para lo que hoy es la medicina de precisión. Es entender que los tumores tienen su DNI o tienen su característica genética que es diferente de un paciente a otro. Hoy, también podemos estudiar el genoma tumoral y a partir de ahí ver qué expresión genera, cuáles los mecanismos que se llaman driver o conductuales y qué es lo que está produciendo la carcinogénesis, o sea que está dando señal para que una célula se reproduzca en forma sin freno, anómala sin freno”, apuntó Kaen.

Y agregó: “Esto nos permite estudiar cuáles son esos drivers o genes que producen conducción de la señal de carcinogénesis, sería, y poder inhibirlas para inhibir esa carcinogénesis. Y esto trae un claro beneficio clínico”.

Mientras que Ezequiel Álvarez, concluyó: “Ya se tiene el conocimiento para que la inteligencia artificial haga de todo; ya se entendió cómo funciona y todos los meses van a ir apareciendo estudios”.

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