Un algoritmo de Inteligencia Artificial identifica a pacientes con cáncer de pulmón

El cáncer, visto como una de las principales enfermedades que amenazan a la humanidad con un decreto a muerte irreversible, podría tener en un futuro no muy lejano un gran enemigo contra el cual luchar, gracias a los grandes avances y el desarrollo de la Inteligencia Artificial.

Si bien existen diferentes tipos de esta enfermedad, siendo el cáncer del pulmón una de las principales causas de muerte en muchos países, científicos de Google y de la Universidad estadounidense de Northwestern desarrollan un sistema que es capaz de detectarlo de manera más precisa y mejor que los radiólogos.

La mortal enfermedad cifra al menos un millón de víctimas en todo el planeta. En 2018 mató a más de 1,7 millones de personas en todo el mundo, según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), pero las prestaciones de la Inteligencia Artificial podrían cambiar el panorama sanitario y favorecer el diagnóstico temprano de un tumor de este tipo y, desde luego, tratarlo de manera más eficaz.

Los autores del estudio, publicado en la revista Nature, destacan «la precisión» del nuevo sistema de aprendizaje profundo de esta tecnología, denominada Deep learning, para predecir este tipo de cáncer.

El cáncer de pulmón se produce cuando hay un crecimiento exagerado de células malignas en este órgano. Imagen: Web

Por tratarse de estudios que requieren más desarrollo para validar las afirmaciones de los científicos, quienes participan en estos experimentos advierten que estos hallazgos deben validarse clínicamente, aún en grandes poblaciones de pacientes.

Como se sabe, la Inteligencia Artificial es, en esencia, un programa de computación diseñado para realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana, pero potenciadas con la tecnología y el autoaprendizaje.

Los científicos han tomado en cuenta los principios de esta tecnología y resaltan que con el Deep Leraning la máquina aprende a partir de ejemplos de pacientes enfermos y elabora por sí sola patrones cada vez más complejos, simulando el funcionamiento del cerebro.

Basándose en esto, los científicos estadounidenses desarrollaron un algoritmo capaz de detectar nódulos pulmonares malignos, a veces minúsculos, a partir de resultados de un TAC ―Tomografía Axial Computarizada― del tórax, con un empeño y precisión igual o mejor que el de los radiólogos.

En las pruebas, se analizaron 42.290 imágenes de TAC y encontraron que el sistema de IA fue capaz de detectar los módulos con una precisión del 94 % en 6.716 casos de prueba.

«La inteligencia artificial en 3D puede ser mucho más sensible en su capacidad de detectar el cáncer de pulmón temprano que el ojo humano que mira imágenes en dos dimensiones», destacó Mozziyar Etemadi, profesor de Medicina y de Ingeniería en Northwestern.

No obstante, los investigadores necesitan un enorme sistema informático a escala de Google.

De hecho, el sistema examina el modo en el que la IA puede utilizarse para mejorar y optimizar el proceso de cribado realizado con tomografía con dosis bajas de radiación, el cual sirve para identificar el tumor y reducir las tasas de mortalidad, pero también se producen «altas tasas de error».

Los investigadores necesitan un enorme sistema informático a escala de Google.

Clínicamente, el cáncer de pulmón se produce cuando hay un crecimiento exagerado de células malignas en este órgano. Si no se diagnostica a tiempo, se puede producir la metástasis. En estos casos, las células cancerosas se desplazan hacia otros órganos del cuerpo.

En este punto, los médicos recuerdan que el acceso limitado a estos exámenes médicos significa que muchos tumores de pulmón generalmente se detectan en etapas avanzadas, “cuando son difíciles de tratar».

«El sistema puede categorizar una lesión con más especificidad; no solo podemos diagnosticar mejor a una persona con cáncer, también podemos decir si alguien no lo tiene, y salvarlo así de una biopsia pulmonar invasiva, costosa y con riesgos», puntualizó Etemadi.

De momento, las autoridades sanitarias son reticentes a aplicar este tipo de programas en la población porque, según ellos, tienen una proporción poco considerable y el estudio debe desarrollarse más a fondo.

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