El CERN entrena modelos de IA para revolucionar el tratamiento del cáncer

Las innovaciones basadas en inteligencia artificial que el CERN desarrolló inicialmente para mejorar el mantenimiento de su acelerador de partículas tienen aplicaciones revolucionarias en el campo de la salud. Reducir el tamaño de las máquinas de radioterapia y optimizarlas para facilitar su uso —especialmente en países con menos recursos—, diseñar un programa inteligente de prevención del cáncer de mama o mejorar el seguimiento de los pacientes con ictus son algunos de los proyectos prometedores en los que trabaja el laboratorio europeo de investigación nuclear, en colaboración con hospitales europeos entre los que se encuentra el Vall d’Hebrón de Barcelona.

El CERN ofrece a los hospitales su experiencia en gestionar enormes cantidades de datos de forma segura y descentralizada, clave para garantizar la privacidad y seguridad de la información privada de los pacientes que se utiliza para alimentar al algoritmo. Esta institución, cuyo campo principal es la física de partículas, trabaja sus datos con un sistema que evita la transferencia de la información al almacenamiento central, realizando el procesamiento localmente para garantizar la privacidad y optimizar los recursos cuando distintos hospitales creen de forma colaborativa modelos fiables de análisis y predicción de enfermedades basados en la IA.

“Es un nuevo paradigma. Antes había una gran cantidad de datos que se centralizaban y se almacenaban. Ahora hacemos el procesamiento en el lugar donde se adquieren los datos, por ejemplo un hospital. Si garantizamos la privacidad, la protección de datos y la solidez del modelo, tenemos algo que es de gran interés para las aplicaciones médicas”, explica el científico del CERN, Luigi Serio durante una visita a las instalaciones del laboratorio organizada por la Unión Internacional para el Control del Cáncer (UICC) con motivo de la celebración en Ginebra (Suiza) del Congreso Mundial del Cáncer.

Luigi Serio, responsable de los desarrollos de inteligencia artificial aplicados al campo de la salud, admite que el laboratorio que descubrió la antimateria —o donde nació la web— no es el único que utiliza este modelo de procesamiento de información: “Pero ofrecemos la robustez, las competencias del CERN y el hecho de que podemos proporcionar el servicio garantizado por el buen nombre y sin fines de lucro como organización desinteresada que somos”, aclara Serio.

Así ayuda la AI a mejorar el seguimiento de un ictus

Una de las aplicaciones basada en ese sistema es Truckstroke, que ya permite mejorar el tratamiento de los ictus con inteligencia artificial en unos 10.000 pacientes de hospitales de Alemania y Bélgica y de la Unidad de Ictus del Vall d’Hebrón de Barcelona.

Al comparar las imágenes del cerebro del paciente afectado por un ictus con los modelos entrenados por el CERN en el denominado “Truststroke Project”, el algoritmo predice cómo podría evolucionar el enfermo, qué terapia se le debe administrar y el seguimiento que requiere. Y lo que es más importante: la herramienta pronostica el riesgo de recurrencia.

Cada año 1,1 millones de personas en Europa sufren un ictus, medio millón muere y además hay casi 10 millones de supervivientes a los que los médicos tienen que atender a largo plazo. “Los profesionales están desbordados por los pacientes con ictus y necesitan herramientas cada vez más nuevas para apoyar su trabajo”, aclara Luigi Serio.

Los hospitales tienen todos los datos configurados localmente, pero al intercambiar los parámetros con el servidor principal consiguen unos modelos de predicción capaces de medir la gravedad del ictus. “El médico puede utilizar estos modelos para decidir qué tipo de terapia debe administrar al paciente. Conoce también el desenlace probable y el seguimiento que se requiere, cuánto tiempo debe permanecer en el hospital, cuándo puede recibir el alta, etcétera”, explica el investigador.

El algoritmo sabe quién se debería someter a una mamografía

El CERN prevé tener finalizado el año que viene un programa de detección del cáncer que promete ser un 50% más preciso que el modelo de cribado utilizado actualmente, el GAIL. Además de los factores de edad y los antecedentes clínicos, el modelo del CERN determinará los riesgos de tener un cáncer de mama combinando entre sí múltiples factores, por ejemplo el consumo de ciertos alimentos o de alcohol, el estilo de vida y la actividad física, la edad de la mujer en su primer embarazo o la menopausia, entre otros parámetros.

El sistema actual de detección no tiene un enfoque basado en todos los factores de riesgo. “La idea es tener una herramienta que pueda analizar varios factores más allá de los que se tienen en cuenta actualmente para decidir si se debe hacer una mamografía antes, incluso si se puede retrasar y por qué razones”, explica Luigi Serio.

Los datos para entrenar a la herramienta proceden de EPIC (Estudio Prospectivo Europeo sobre Dieta, Cáncer y Salud), que contiene información recopilada durante más de 20 años. Una vez termine de definirse el modelo el próximo año, habrá que probarlo y regularlo, así que aún faltan pasos para que el prometedor sistema de cribado del cáncer de mama sustituya al protocolo actual.

El CERN quiere mejorar con inteligencia artificial los aceleradores lineales de radioterapia (LINAC) para simplificar su uso y adaptarlo a los entornos de países de ingresos bajos y medios, donde es difícil acceder a una máquina no solo por su elevado coste sino también porque faltan personas que sepan utilizarlas. “Las máquinas son difíciles de adquirir, instalar, operar y mantener”, explica Luigi Serio. El uso de la inteligencia artificial en este campo podría proporcionar una calidad de atención eficiente porque, explica, se podrá utilizar la máquina y hacer el diagnóstico incluso si no hay un experto.

Con un nuevo software basado en la IA, se podrán predecir los fallos, agilizar el mantenimiento y también guiar a quienes usan las máquinas, además de reducir el tiempo de inactividad de las instalaciones de radioterapia, que ahora en ocasiones están en desuso por la falta del personal que las sabe utilizar. Este modelo podría incluso abrir la puerta a que se automatice la planificación del tratamiento.

El proyecto, denominado STELLA, está inicialmente pensado para mejorar el tratamiento de radioterapia en algunos países de África, donde hay un dispositivo de radioterapia por cada 3,5 millones de personas, en comparación con los uno por cada 80.000 a 100.000 personas que hay en EE UU y la mayoría de los países europeos.

Predecir la evolución de tumores o alzhéimer

Una aplicación médica desarrollada por el CERN es capaz de determinar los defectos, anomalías o patologías que tiene el cerebro e indicar a los médicos en qué punto exacto podría estar desarrollándose una patología, por ejemplo un tumor, gracias a un sistema complejo basado en el que esta institución creó para prevenir fallos en el funcionamiento del acelerador de partículas.

“Curiosamente, el cerebro es un sistema complejo que se puede modelar como un gráfico. Tienes neuronas en diferentes partes del cerebro que están conectadas entre sí, y se puede establecer una matriz de nodos y vectores que conectan las diferentes partes”, explica el investigador del CERN. Al procesar las imágenes del cerebro obtenidas mediante una resonancia magnética, el algoritmo es capaz de detectar con una cierta precisión dónde podría haber una patología.

“El algoritmo extraería la imagen diciendo que hay alguna irregularidad, e incluso puede realmente predecir dónde está la anomalía y hacia dónde se propaga”, explica. Esta tecnología se está probando clínicamente en el Hospital Universitario de Kapodistrian (Grecia). Por el momento, explica Luigi Serio, se han utilizado para la segmentación de tumores o ictus, pero el CERN planea utilizar este sistema para monitorizar la evolución del alzhéimer o de la demencia.