Cáncer de mama podría ser detectado con Inteligencia Artificial

Un estudio, citado por AFP, realizado en Suecia y publicado en The Lancet Oncology, concluye que no hay riesgo de que los radiólogos utilicen software de inteligencia artificial (IA) para orientar mejor sus análisis.

Los investigadores dividieron a unas 80.000 mujeres en dos grupos. Todas ellas realizaron una mamografía. El primer grupo se analizó de forma convencional, con la mirada de dos radiólogos independientes, mientras que los datos del segundo lote fueron examinados primero por una IA y luego por un solo radiólogo.

El grupo asistido por la IA no registró peores resultados e incluso se detectó un número un poco más elevado de cánceres. Por otra parte la tasa de "falsos positivos" --los casos en los que el primer examen detecta erróneamente cáncer-- fue similar.

El uso de esta tecnología podría reducir a la mitad la carga de trabajo de estos médicos porque el procedimiento que involucra inteligencia artificial solo necesita un radiólogo.

Resultados prometedores

Estos resultados son prometedores porque las pruebas de detección son una de las principales formas para combatir el cáncer de mama. En países como Francia, los test son muy frecuentes entre las mujeres de 50 a 74 años, en línea con las recomendaciones europeas.

"El gran potencial de la IA en este momento es que podría permitir a los radiólogos estar menos estresados por la cantidad excesiva de lectura" de análisis, dijo Kristina Lang, radióloga de la universidad Lund de Suecia y autora principal del estudio.

Pero Lang cree que estos prometedores resultados provisionales no son "suficientes por sí solos para confirmar que la IA está lista para ser implementada en la detección de mamografías", dijo en un comunicado.

Pese al estudio, es demasiado pronto para concluir el interés de la IA en este campo y se necesitarán varios años para saber si ha sido tan eficaz como la doble opinión humana.

En este sentido, los investigadores tienen previsto comparar dentro de dos años la tasa de cánceres que han escapado a la detección pero que habrán sido diagnosticados.

Los datos del estudio no arrojan luz sobre el riesgo de "sobrediagnóstico", es decir, la detección de lesiones que no se habrían convertido en cánceres peligrosos sin tratamiento.

La cuestión del "sobrediagnóstico" centra las críticas contra la política de test generalizados, aunque la investigación confirma cada vez más que sí sirve para reducir la mortalidad por cáncer de mama.

El riesgo de sobrediagnóstico "debería alentar la cautela con respecto a la interpretación de los resultados", advirtió el oncólogo Nereo Segnan, que no participó en el estudio, en un comentario a The Lancet Oncology, al tiempo que reconoció que es prometedor.

Stephen Duffy, profesor de detección de cáncer en la universidad Queen Mary de Londres que no participó en el estudio, señala que la IA puede haber diagnosticado en exceso ciertas formas de cáncer de mama temprano, llamado carcinoma ductal in situ.

Mejorar tratamientos de la IA

El Servicio Nacional de Salud (NHS) del Reino Unido está tomando medidas sustanciales para mejorar los tratamientos de radioterapia a través de la integración de la tecnología de inteligencia artificial (IA). Tras una reunión con representantes de la industria mundial de la radioterapia a mediados de junio, la Secretaría del Grupo Parlamentario de Radioterapia de Todos los Partidos del Reino Unido propuso una inversión de 4 millones de libras esterlinas en software de IA.

Según el informe, la adopción de algunos de los sistemas de radioterapia de IA que ya se utilizan en otros países podría "mejorar inmediatamente la capacidad de la fuerza laboral y reducir los tiempos de espera de los pacientes.

La Inteligencia Artificial no duerme

En las imágenes médicas, las herramientas de inteligencia artificial se están utilizando para analizar tomografías computarizadas, rayos X, resonancias magnéticas y otras imágenes en busca de lesiones u otros hallazgos que un radiólogo humano podría pasar por alto.

A diferencia de los humanos, la IA nunca necesita dormir. Los modelos de machine learning podrían usarse para observar los signos vitales de los pacientes que reciben cuidados intensivos y alertar a los médicos si aumentan ciertos factores de riesgo. Si bien los dispositivos médicos como los monitores cardíacos pueden rastrear los signos vitales, la IA puede recopilar los datos de esos dispositivos y buscar afecciones más complejas, como la sepsis.

Un cliente de IBM ha desarrollado un modelo de IA predictiva para bebés prematuros que tiene una precisión del 75 % en la detección de sepsis grave

Existe alguna evidencia de que la IA puede ayudar a mejorar la seguridad del paciente. Una revisión reciente de 53 estudios revisados por pares que examinaron el impacto de la IA en la seguridad del paciente, encontraron que las herramientas de apoyo a las decisiones impulsadas por la inteligencia artificial pueden ayudar a mejorar la detección de errores y la gestión, según una publicación de IBM.

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FUENTE: CON INFORMACIÓN DE AFP