Una herramienta de inteligencia de artificial (IA) que se está probando en el hospitales británicos logró identificar pequeños signos de cáncer de seno en 11 mujeres que habían pasado desapercibidos a la revisión de los médicos.
La herramienta, llamada Mia, se probó en varios centros de salud de Reino Unido y analizó cerca de 10.000 mamografías.
La mayoría de ellas no mostraban signos de cáncer, pero la herramienta logró de manera exitosa identificar las que sí los presentaban, incluyendo las de 11 pacientes que no habían sido diagnosticadas por los médicos.
En sus etapas iniciales, los cánceres pueden ser extremadamente pequeños y difíciles de identificar.
La BBC pudo ver la herramienta en acción en el hospital Grampian, presenciando cómo unos tumores prácticamente invisibles al ojo humano eran señalados por la herramienta.
Esos tumores, dependiendo de su composición, pueden crecer y esparcirse de forma muy rápida.
Bárbara fue una de las 11 pacientes cuyo cáncer fue identificado por la herramienta pero no había sido detectado por los médicos que estudiaron sus imágenes.
Gracias a esto, su tumor -de apenas 6 mm- fue detectado de forma temprana, por lo que solo necesitó una operación y seis días de radioterapia.
Pacientes de cáncer con tumores menores a 15 mm en el momento del diagnóstico tienen una tasa del 90% de supervivencia durante los siguientes cinco años.
Bárbara confesó que estaba feliz de que el tratamiento hubiese sido mucho menos invasivo que el de su hermana y su madre, quienes también fueron diagnosticadas con la enfermedad.
El uso de la herramienta
Sin la herramienta de IA, el cáncer de Bárbara no hubiera sido detectado hasta su siguiente mamografía, o sea, tres años más tarde.
En el momento del diagnóstico, ella no presentaba ningún síntoma de la enfermedad.
Debido a que funcionan de manera inmediata, herramientas de IA como Mia también tienen el potencial de reducir el tiempo de espera de los resultados de 14 días a solo 3, de acuerdo con su desarrollador, la compañía Kheiron Medical.
Ninguno de los casos en el ensayo clínico fueron únicamente analizados por la herramienta: cada uno fue revisado por varios médicos.
Actualmente dos radiólogos revisan cada estudio por imágenes, pero la esperanza es que puedan ser reemplazado por la herramienta, lo que mejoraría la efectividad del trabajo de revisión.
De las 10.889 mujeres que participaron en el ensayo clínico, solo 81 no quisieron que la herramienta fuera utilizada para leer sus resultados, explicó el director del proyecto que llevó a cabo el ensayo, Gerald Lip.
Las herramientas de IA funcionan muy bien a la hora de identificar signos de una enfermedad específica, sobre todo si tienen suficiente cantidad de datos que les permitan realizar el diagnóstico.
Esto significa alimentar el programa con la mayor cantidad de imágenes que reflejen esos síntomas, de los rangos de pacientes más amplios que sea posible.
Ahora, retener toda esa información puede ser difícil debido a la confidencialidad y la privacidad de los pacientes.
Sarah Kerruish, jefa de estrategia de Kheiron, señaló que les tomó seis años desarrollar a Mia, herramienta que funciona gracias a una enorme base de datos compuesta por la mamografías de millones de mujeres de todo el mundo.
“Creo que lo más importante que hemos aprendido al desarrollar una herramienta de IA dedicada a temas de salud es que tiene que ser inclusiva desde el día uno”, explica Kerruish.
Los doctores dedicados al diagnóstico del cáncer de seno revisan hasta 5.000 estudios al año.
“Hay un elemento de fatiga en ese trabajo”, expica Lip.
“Tienes interrupciones, tienes alguien que entra, otro que habla en el consultorio vecino. Hay muchas cosas que intervienen en tu trabajo diario. Y hay esos días en que estás distraído y es cuando puede pasar, ‘¿cómo se me pasó esto?’ Pero pasa”, agrega.
Cuando se le pregunta a Lip sobre si está preocupado de que algún día esta herramienta pueda reemplazar su trabajo, él responde que ojalá esta tecnología le permita pasar más tiempo dedicado a los pacientes.
“Yo veo a Mia como amiga y como una ampliación de mi trabajo”, señala Lip.
Las deficiencias de la herramienta
Mia, claro, no es perfecta. No tiene acceso al historial médico de los pacientes.
Por ejemplo, la herramienta identifica quistes que ya han sido identificados en escáneres previos y que fueron señalados como benignos.
Además, debido a la normativa sanitaria actual, el elemento de aprendizaje automático de la herramienta de IA estuvo desactivado durante el ensayo, por lo que no podía aprender mientras hacía su trabajo. Cada vez que se actualizaba debía pasar por una nueva revisión.
Las pruebas de Mia son sólo un ensayo inicial, realizado en un solo lugar.
La Universidad de Aberdeen validó de forma independiente la investigación, pero los resultados de la evaluación aún no han sido revisados por pares.
El Colegio de Radiólogos de Reino Unido dice que la tecnología tiene potencial.
«Estos resultados son alentadores y ayudan a resaltar el interesante potencial que presenta la IA para el diagnóstico. No hay duda de que los radiólogos clínicos de la vida real son esenciales e insustituibles, pero un radiólogo clínico que utilice conocimientos de herramientas de IA validadas será cada vez más una fuerza formidable en la atención al paciente», afirmó Katharine Halliday, presidenta del Colegio de Radiólogos.
Julie Sharp, jefa de información sanitaria del Centro de Investigación del Cáncer de Reino Unido, dijo que, ante el creciente número de casos de cáncer diagnosticados cada año, la innovación tecnológica resultará «vital» para ayudar a mejorar la atención del Servicio de Salud de Reino Unido (NHS, por sus siglas en inglés) y reducir la presión sobre el personal de salud.
«Se necesitará más investigación para encontrar las mejores formas de utilizar esta tecnología para optimizar los resultados con los pacientes con cáncer», añadió.
Se están llevando a cabo otros ensayos de IA relacionados con la atención sanitaria en todo Reino Unido, incluida una herramienta de una empresa llamada Presymptom Health que analiza muestras de sangre en busca de signos de sepsis antes de que aparezcan los síntomas, pero muchos todavía se encuentran en las primeras etapas de desarrollo sin resultados publicados.
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