Google presenta un sistema capaz de diagnosticar el cáncer de mama con precisión

DeepMind y Google Health superan a los médicos a la hora de analizar mamografías y detectar la presencia de tumores

por Ismael Marinero /


Las continuas mejoras en Inteligencia Artificial pueden suponer una revolución sin precedentes en terrenos como la medicina. Así lo auguran iniciativas como la de DeepMind y Google Health, que han desarrollado un nuevo sistema para ayudar a los médicos a detectar el cáncer de mama de forma precoz. Según afirman en un reciente artículo publicado en Nature, los investigadores entrenaron un algoritmo con imágenes de mamografías de 29.000 pacientes de Estados Unidos y Reino Unido y acabó reconociendo de manera más fiable los tumores que los radiólogos humanos.

mamografia

Una radióloga examina una mamografía en tiempo real (Getty Images).

No es un asunto menor, ya que el cáncer de mama es el más común en mujeres en todo el mundo, y la segunda causa de muerte también a nivel global. Aunque la detección y el tratamiento tempranos pueden mejorar mucho el pronóstico de las pacientes, las pruebas de detección tienen altas tasas de error. Aproximadamente, una de cada cinco revisiones no logran encontrar el cáncer de mama incluso cuando está presente, un error conocido como falso negativo. Además, el 50% de las mujeres que acuden a sus mamografías anuales reciben por lo menos una falsa alarma en un período de 10 años, los conocidos como falsos positivos.

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En las pruebas, el sistema de inteligencia artificial consiguió disminuir el porcentaje de ambos tipos de error. Para las pacientes estadounidenses, redujo los falsos negativos y positivos en un 9,4% y un 5,7%, respectivamente. Para las pacientes del Reino Unido, los redujo en un 2,7% y un 1,2%. En un experimento separado, los investigadores probaron la capacidad del sistema para generalizar: entrenaron el modelo usando solamente mamografías de pacientes del Reino Unido, y luego evaluaron su desempeño en pacientes estadounidenses. DeepMind también consiguió superar a los radiólogos humanos, reduciendo los falsos negativos y positivos en un 8,1% y un 3,5%.

La capacidad del sistema para generalizar de esta manera tiene implicaciones muy prometedoras, ya que demuestra que es posible superar uno de los mayores desafíos que enfrenta la adopción de la IA en la atención sanitaria: la necesidad de contar con cada vez más datos para cubrir una población de pacientes lo más representativa posible.

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Los investigadores esperan que el sistema pueda mejorar su precisión aún más al disponer del historial médico completo de cada paciente. “Se requerirá una mayor investigación, incluyendo estudios clínicos prospectivos, para comprender el alcance total en el que esta tecnología puede beneficiar a los programas de cribado del cáncer de mama”, señalan en el artículo publicado en Nature.

En última instancia, el estudio concluye que las pruebas de detección de cáncer de mama y su análisis por parte de una IA no excluyen la experiencia y el conocimiento de los radiólogos humanos, sino que lo complementan. La combinación entre el factor humano y la IA logra los resultados diagnósticos más exactos y, además, consigue reducir la carga de trabajo de los radiólogos, lo que ayudaría a que se pudieran concentrar más en el cuidado del paciente que en el propio análisis de las pruebas.