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Un sistema de deep learning logró predecir a partir si un paciente puede desarrollar el cáncer dentro de los cinco años siguientes
La inteligencia artificial cada día se consolida como el mayor transformador de la sociedad, y el campo de la medicina no es ajeno a ello, cada vez hay más esfuerzos enfocados a poner a disposición la inteligencia artificial para prevenir, tratar y curar las enfermedades oncológicas.
Por ello, se han realizado múltiples estudios con el objetivo de avanzar en una detección temprana del cáncer. En 2020 hubo más de 400 artículos revisados por pares y publicados en PubMed. En el caso del cáncer de mama, uno de los más relevantes es el que realizó el Hospital General de Massachusetts en conjunto con el Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT (Csail).
En la investigación que tiene por título 'Uso de inteligencia artificial para interpretar la Tomosíntesis Mamaria Digital (DBT por sus siglas en inglés): desempeño actual y perspectivas futuras', se creó un sistema de deep learning el cual es capaz de analizar una tomosíntesis de seno, una forma avanzada de mamografías 2D, y predecir a partir de ello si un paciente puede desarrollar el cáncer dentro de los cinco años siguientes.
Con una muestra de 90.000 tomosíntesis de 60.000 pacientes de este hospital, la tasa de éxito en la detección llegó a 31%, lo que es casi el doble a otras técnicas de diagnóstico, que llegan a predecir sólo 18% de los casos. Esto porque la inteligencia artificial logró identificar mayores detalles y patrones en los tejidos mamarios a comparación de lo que logra la vista humana.
Otro de los objetivos de este estudio era mejorar el diagnóstico en mujeres negras, pues la detección temprana con los métodos actuales le ha ofrecido mejores resultados en personas blancas, y así evitar que se mantenga la tendencia en que las mujeres racializadas tienen 43% mayor de probabilidad de muerte por un hallazgo tardío del cáncer.
En este campo, llegaron a la conclusión que con la inteligencia artificial se lograba obtener los mismos resultados sin importar el color de piel.
También se publicó el estudio "Diagnóstico de cáncer de seno con tomosíntesis digital de mama: comparación de diferentes estrategias de lectura implementando inteligencia artificial" con el objetivo de probar diferentes formas de usar la IA en un flujo de trabajo de detección.
Analizaron 14.772 exámenes DBT en los que pusieron a prueba tres escenarios; el primero, si la IA podría identificar casos normales y que se pudiera excluir la lectura humana de un radiólogo; si la AI podría reemplazar a un segundo lector; y si la AI puede reemplazar a dos lectores.
"Evaluamos retrospectivamente un sistema de IA para la detección de cáncer en exámenes DBT y estudiamos diferentes formas de implementar este sistema en un flujo de trabajo de detección para reducir la carga de trabajo de lectura DBT, con el objetivo de explorar el campo y construir una base para futuros estudios prospectivos", dijeron los investigadores.
Y concluyeron que la detección del cáncer de mama con tomosíntesis mamaria digital e inteligencia artificial puede detectar más cánceres que una mamografía, esto sin aumentar la carga de trabajo de lectura de pantalla. Y adicional, que la inteligencia artificial puede excluir casos de bajo riesgo de la doble lectura, por lo que el rol más recomendable para la IA sería la de reemplazo del segundo lector.
