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Las máquinas empiezan a ganar a los humanos en la predicción del riesgo de cáncer

Un algoritmo diseñado por Google y la Universidad del Noroeste en EE UU obtiene mejores resultados que los radiólogos analizando tomografías en busca de indicios de tumores

La inteligencia artificial ya supera en ocasiones a los humanos en la detección del cáncer a través del diagnóstico por imagen
La inteligencia artificial ya supera en ocasiones a los humanos en la detección del cáncer a través del diagnóstico por imagen

Hasta hace poco, las máquinas solo hacían mejor que los humanos trabajos más o menos mecánicos para los que no se requería una gran cualificación. Pero eso está empezando a cambiar. Esta semana, la revista Nature Medicine presenta los resultados de un experimento en el que un algoritmo capaz de aprender logra ser tan bueno o incluso mejor que varios radiólogos a la hora de predecir el riesgo de una persona de sufrir cáncer de pulmón después de ver imágenes del paciente obtenidas por tomografía.

El cáncer de pulmón mata a más de un millón de personas al año en el mundo y es el tumor más letal entre los hombres y el segundo entre las mujeres después del de mama. El cribado con tomografía con dosis bajas de radiación permite reducir la mortalidad por este tipo de tumores haciendo posible un tratamiento temprano, pero aún existen problemas relacionados con los falsos positivos y negativos que produce este método.

Para intentar mejorar estos resultados, Google y la Universidad del Noroeste en Illinois (EE UU) propusieron un sistema de inteligencia artificial que utilizaba imágenes de tomografía presentes y pasadas de pacientes para predecir su riesgo de desarrollar cáncer de pulmón. Empleando casi 8000 casos, compararon sus análisis con los de seis radiólogos. Cuando no había tomografías previas de los pacientes y solo se estudiaba una actual, la máquina obtuvo mejores resultados que cualquiera de los médicos, con una reducción del 11% en el número de falsos positivos y un 5% en el de falsos negativos. Cuando sí que había imágenes previas de los pacientes, el modelo informático igualaba los resultados de los radiólogos.

“En general, los radiólogos examinan cientos de imágenes bidimensionales, pero este nuevo sistema de aprendizaje automático ve los pulmones en una gran imagen tridimensional”, explica el profesor de la Universidad del Noroeste Mozziyar Etemadi, uno de los autores del trabajo. “La inteligencia artificial en 3D puede ser mucho más sensible para detectar el cáncer de pulmón en una fase temprana que un humano mirando a imágenes en 2D”, continúa. Pero “para lograr que la inteligencia artificial vea las tomografías de este modo, necesitas un sistema informático enorme de la escala de Google”, concluye. Antes de ponerlo a prueba diagnosticando, el algoritmo se entrenó con tomografías en las que el cáncer de pulmón había sido confirmado o descartado a través de biopsias.

Este tipo de sistemas en los que la inteligencia artificial se plantea como un apoyo o incluso como un sustituto del ojo humano se está poniendo a prueba en otros tipos de cáncer. Este año, la revista Journal of the National Cancer Institute ha publicado dos trabajos en los que los algoritmos igualaban o mejoraban el rendimiento de los médicos. Por un lado, un equipo de los Institutos Nacionales para la Salud y el Bien Global, desarrolló un algoritmo informático que facilitaba el análisis de imágenes digitales del cuello del útero de mujeres para identificar lesiones previas al cáncer que podrían requerir atención médica. Este método sería de especial utilidad en lugares con bajos recursos, porque se podría aplicar con un simple teléfono móvil.

En la misma revista y también este año, un equipo internacional de científicos probó otro sistema de inteligencia artificial para hacer cribado de cáncer de mama. Sus resultados indican que la máquina tenía un grado de acierto al menos similar al de los humanos.

Aunque estos sistemas aún requieren trabajo para perfeccionarse y en algunos casos necesiten potentes equipos informáticos para su aplicación, la tendencia indica que en el futuro los médicos comenzarán a ceder la mayor parte del trabajo de monitorización a las máquinas, mejor dotadas para estas labores en las que se trata de analizar cantidades ingentes de datos.

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