Usan inteligencia artificial para detectar el cáncer de mama que los médicos no ven
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En Hungría hay un sólido programa de detección del cáncer de mama y es uno de los mayores campos de pruebas de esta tecnología en pacientes reales
En el interior de una habitación oscura del Hospital del Condado de Bács-Kiskun en la periferia de Budapest, Éva Ambrózay, una radióloga con más de veinte años de experiencia, observaba un monitor de computadora que mostraba la mamografía de una paciente.
Dos radiólogos ya habían dicho que la radiografía no mostraba ningún signo de que la paciente tuviera cáncer de mama. Pero Ambrózay observaba atentamente varias zonas del escáner marcadas en rojo, que el programa de inteligencia artificial había señalado como potencialmente cancerosas.
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“Esto es algo”, dijo. Enseguida ordenó que se volviera a llamar a la mujer para hacerle una biopsia, que se realizaría la semana siguiente.
Los avances en la inteligencia artificial están comenzando a traer innovaciones a la lucha contra el cáncer de mama al detectar las señales que los médicos no logran identificar. Hasta ahora, la tecnología muestra una impresionante capacidad para detectar el cáncer casi tan bien como los radiólogos humanos, según los primeros resultados y los radiólogos, en lo que constituye uno de los signos más tangibles hasta la fecha de cómo la inteligencia artificial puede mejorar la salud pública.
En Hungría hay un sólido programa de detección del cáncer de mama y es uno de los mayores campos de pruebas de esta tecnología en pacientes reales. En cinco hospitales y clínicas que realizan más de 35 mil revisiones al año, los sistemas de inteligencia artificial se pusieron en marcha a partir de 2021 y ahora ayudan a detectar señales de cáncer que un radiólogo podría haber pasado por alto. Clínicas y hospitales de Estados Unidos, el Reino Unido y la Unión Europea también están empezando a probar o proporcionar datos para ayudar a desarrollar los sistemas.
El uso de esta tecnología está creciendo a medida que se convierte en el foco de atención de Silicon Valley, con el lanzamiento de chatbots como ChatGPT que muestran la impresionante capacidad que tiene una inteligencia artificial de comunicarse en prosa como la de un ser humano, a veces con resultados preocupantes. La tecnología de detección del cáncer de mama, creada a partir de un tipo similar a la que utilizan los chatbots y que sigue el modelo del cerebro humano, muestra otras maneras en que la IA se está filtrando en la vida cotidiana.
El uso generalizado de la tecnología para la detección de cáncer de mama todavía enfrenta muchos obstáculos, según médicos y desarrolladores de este tipo de tecnología. Se necesitan más ensayos clínicos antes de que los sistemas puedan adoptarse de manera más extensa como un sistema automatizado de segunda o tercera lectura de las pruebas de detección del cáncer de mama, además del número limitado de lugares que ahora utilizan la tecnología. La herramienta también debe demostrar que puede producir resultados precisos en mujeres de todas las edades, etnias y tipos de cuerpo. Asimismo, los radiólogos señalan que la tecnología debe demostrar que es capaz de reconocer tipos más complejos de cáncer de mama y reducir el número de falsos positivos no cancerosos.
Las herramientas de inteligencia artificial también han motivado un debate sobre si sustituirán a los radiólogos humanos y los creadores de la tecnología se enfrentan a un escrutinio normativo y a la resistencia de algunos médicos e instituciones sanitarias. Por ahora, esos temores parecen exagerados, ya que muchos expertos afirman que la tecnología solo será eficaz y merecerá la confianza de los pacientes si se utiliza en colaboración con médicos especializados.
Y, en última instancia, la inteligencia artificial podría salvar vidas, afirmó László Tabár, uno de los principales expertos en mamografía de Europa, quien afirma que la tecnología lo convenció tras analizar el desempeño de varios proveedores en las pruebas de detección del cáncer de mama.
“Sueño con el día en que las mujeres acudan a un centro de detección de cáncer y pregunten: ‘¿Tiene inteligencia artificial o no?’”, comentó.
CIENTOS DE IMÁGENES DIARIAS
En 2016, Geoff Hinton, uno de los principales investigadores de la inteligencia artificial, argumentó que la tecnología podría eclipsar las habilidades de los radiólogos en cinco años.
“Creo que, si trabajas como radiólogo, eres como Wile E. Coyote en los dibujos animados”, dijo a The New Yorker en 2017. “Ya estás al borde del precipicio, pero aún no has mirado hacia abajo. No hay dónde caer”, agregó.
Hinton y dos de sus estudiantes de la Universidad de Toronto construyeron un sistema de reconocimiento de imágenes que podía identificar con precisión objetos comunes como flores, perros y coches. La tecnología en la que se basa su sistema, llamada red neuronal, está inspirada en la manera en que el cerebro humano procesa la información procedente de distintas fuentes. Es lo que se utiliza para identificar personas y animales en imágenes publicadas en aplicaciones como Google Fotos y lo que le permite a Siri y Alexa reconocer las palabras que dice la gente. Las redes neuronales también impulsaron la nueva generación de chatbots como ChatGPT.
Muchos defensores de la inteligencia artificial creían que esta tecnología podría aplicarse fácilmente a la detección de enfermedades, como el cáncer de mama en una mamografía. En 2020, hubo 2.3 millones de diagnósticos de cáncer de mama y 685 mil muertes por esta enfermedad, según la Organización Mundial de la Salud.
Pero no todo el mundo cree que sustituir a los radiólogos vaya a ser tan fácil como predijo Hinton. Peter Kecskemethy, informático cofundador de Kheiron Medical Technologies, una empresa de software que desarrolla herramientas de inteligencia artificial para ayudar a los radiólogos a detectar los primeros signos de cáncer, sabía que la realidad sería más complicada.
Kecskemethy creció en Hungría, donde pasó tiempo en uno de los mayores hospitales de Budapest. Su madre era radióloga, lo que le permitió conocer de primera mano las dificultades de encontrar un pequeño tumor maligno en una imagen. Los radiólogos suelen pasar horas al día en un cuarto oscuro mirando cientos de imágenes y tomando decisiones que cambian la vida de los pacientes.
“Es muy fácil pasar por alto lesiones diminutas”, afirmó Edith Karpati, madre de Kecskemethy, que ahora es directora de productos médicos en Kheiron. “No puedes prestar suficiente atención siempre”.
Kecskemethy, junto con el cofundador de Kheiron, Tobias Rijken, experto en aprendizaje automático, afirmó que la inteligencia artificial debería ayudar a los médicos. Para entrenar sus sistemas, recopilaron más de 5 millones de mamografías históricas de pacientes cuyos diagnósticos ya se conocían, proporcionadas por clínicas de Hungría y Argentina, así como por instituciones académicas, como la Universidad de Emory. La empresa, con sede en Londres, también paga a 12 radiólogos para que etiqueten las imágenes con un software especial que enseña a la inteligencia artificial a detectar un tumor canceroso por su forma, densidad, ubicación y otros factores.
A partir de los millones de casos que recibe el sistema, la tecnología crea una representación matemática de las mamografías normales y las que presentan cáncer. Gracias a su capacidad para analizar cada imagen de manera más detallada que el ojo humano, compara esa referencia para detectar anomalías en cada mamografía.
El año pasado, después de hacer pruebas con más de 275 mil casos de cáncer de seno, Kheiron informó que su programa de inteligencia artificial igualaba el desempeño de los radiólogos humanos cuando se usaba para una segunda interpretación. Además, reducía la carga de trabajo de los radiólogos en al menos un 30 por ciento, ya que disminuía el número de radiografías que tenían que leer. En otros resultados obtenidos el año pasado en una clínica húngara, la tecnología aumentó la tasa de detección de cáncer en un 13 por ciento porque se identificaron más tumores malignos.
El Instituto Nacional del Cáncer calcula que alrededor del 20 por ciento de los cánceres mamarios no se detectan durante las mamografías de control.
Constance Lehman, catedrática de Radiología de la Facultad de Medicina de la Universidad de Harvard y especialista de imagenología mamaria en el Hospital General de Massachusetts, exhortó a los médicos a tener la mente abierta.
“No somos irrelevantes, pero hay tareas que las computadoras hacen mejor”, mencionó.
En el Hospital del Condado de Bács-Kiskun en la periferia de Budapest, Ambrózay comentó que al principio dudó de la tecnología, pero se convenció muy poco tiempo después. Mostró la radiografía de una mujer de 58 años con un pequeño tumor detectado por la inteligencia artificial que a Ambrózay le costaba ver.
Esta tecnología identificó algo, dijo, “que pareció salir de la nada”.
