Transformaría IA el diagnóstico de cáncer de mama, ¿cómo avanza en México?
La Inteligencia Artificial está dando pasos agigantados, esta vez, en el terreno médico.
Un reciente estudio sueco, publicado en The Lancet Oncology, ha arrojado luz sobre un avance significativo en la detección temprana de cáncer de mama. Basado en el análisis de mamografías, el estudio involucró a más de 80,000 mujeres y demostró que el uso de sistemas de inteligencia artificial (IA) para interpretar estas imágenes incrementó la detección de tumores en un sorprendente 20%, en comparación con la metodología tradicional de doble revisión por radiólogos.
El ensayo, llamado "Lectura de Pantalla Asistida por Inteligencia Artificial frente a Doble Lectura Estándar en el Ensayo de Detección de Mamografía con Inteligencia Artificial (MASAI)", es el primero de su tipo en utilizar un protocolo de lectura de pantallas respaldado por IA. Tradicionalmente, los análisis de mamografías son realizados por dos radiólogos independientes, siguiendo las recomendaciones de las guías clínicas. Si existe discrepancia en sus lecturas, se consensua una decisión conjunta. Aunque este enfoque de doble lectura ha demostrado ser más efectivo que una sola lectura, la literatura científica sugiere que aún se pasan por alto hasta un 25% de los cánceres visibles mamográficamente.
El protocolo del ensayo consistió en asignar aleatoriamente a las participantes a uno de dos grupos: el grupo de intervención, que recibió la detección respaldada por IA, y el grupo de control, que recibió la doble lectura estándar realizada por radiólogos después de la mamografía. Los resultados preliminares fueron alentadores. El grupo de intervención que recibió la detección asistida por IA detectó un 20% más de cánceres en comparación con el grupo de control que recibió la doble lectura estándar. Este avance es especialmente significativo ya que, hasta ahora, los estudios retrospectivos eran los que presentaban resultados prometedores utilizando la IA para mejorar la precisión de las mamografías.
Según Alberto Cedro Tanda, investigador en Ciencias Médicas del Instituto Nacional de Medicina Genómica, especialista en Genómica del cáncer, éste fue uno de los beneficios más prominentes de la utilización de esta herramienta en el terreno médico: “Uno de los beneficios es la detección más precisa de los tumores en imágenes. Tal vez, en algún momento no se necesite que un radiólogo pueda ver imágenes, porque de hecho hay pocos radiólogos experimentados en México. El trabajo conjunto entre el radiólogo y el algoritmo de IA también hace un trabajo mucho más rápido, y que puede tener más alcance para diagnosticar más tumores”, dijo en entrevista. “Otro de los beneficios fue precisamente la dirección, pues en este caso, un 20% de pacientes se pudieron ir con un diagnóstico que, posiblemente, no se hubiera podido concretar, o hubieran regresado al año siguiente con una lesión más avanzada”, asegura el experto.
Cedro Tanda también agrega que otro de los beneficios de la asistencia de IA sería la carga reducida de trabajo, un aspecto visible en el estudio recién publicado, donde se observó que redujo la carga de trabajo de lectura de pantalla en un 44.3%. Esto indicaría que la IA no solo es efectiva por su capacidad de diagnóstico, sino que también tiene el potencial de aliviar la presión sobre los radiólogos y mejorar la eficiencia en el proceso de detección de cáncer de mama.
Aunque el ensayo aún está en marcha y se espera que concluya con la evaluación de la tasa de cáncer de intervalo en 100,000 participantes, estos resultados preliminares sugieren un cambio revolucionario en la forma en que se aborda la detección de cáncer de mama, en un contexto en el que esta enfermedad está entre las principales causa de mortalidad en las mujeres. En 2020, alrededor de 685,000 mujeres fallecieron como consecuencia de padecer cáncer de mama, según datos de la Organización Mundial de la Salud.
Alberto Cedro también considera que el hallazgo de tecnologías en pro del diagnóstico de cánceres donde el tamizaje sea a través de imagen, es prometedor, aunque México va pasos atrás. “En México ya hay una clínica que utiliza este tipo de tecnologías, se llama Clínica Reina Madre. Esta clínica utiliza una tecnología alemana, aunque todavía no hay una IA o un algoritmo mexicano”, indica el experto. Este hallazgo puede ser un termómetro para el futuro, en el que esta herramienta vaya de la mano con médicos, aunque no es la primera vez que se utiliza.
IA en medicina, un terreno prometedor
El ámbito de la medicina podría ser uno de los más prósperos para la IA , o al menos uno en los que más se invierte. Según Mordor Intelligence, empresa de investigación de mercado y consultoría, la inteligencia artificial en el mercado de la medicina se valoró en 4,490.3 millones de dólares en 2020 y se espera que alcance los 3,4882.58 millones para 2026 y crezca a una tasa de crecimiento anual compuesto del 39.8% durante 2021 y 2026.
Entre las aplicaciones más prometedoras, se encuentra la Gestión de Pacientes Impulsadas por Inteligencia Artificial, pues con la evolución de esta tecnología, se ha permitido acceder a datos detallados que antes eran inaccesibles. La IA ha llevado a la adopción de análisis de big data y soluciones basadas en información en el sector de la salud, además de cobrar protagonismo en la evaluación de las condiciones de los pacientes y su progreso, lo que ha atraído la atención de los profesionales médicos.
Los sistemas de monitoreo en tiempo real de pacientes, respaldados por IA, podrían transformar la atención médica al cambiar la forma en que se aborda el cuidado a largo plazo. Un ejemplo de esto es la tecnología portátil impulsada por IA utilizada por Dartford and Gravesham NHS Trust en el Reino Unido, que permite monitorear pacientes después de su alta hospitalaria y prevenir complicaciones.
En México hay una investigación en desarrollo de un clasificador molecular para cáncer de mama. Se trata de una tecnología de machine learning para clasificar datos, que utiliza el método de “support vector machine”.
Cedro Tanda, también experto en oncología molecular, explica que dicha tecnología se va "entrenando" con datos previamente clasificados, como mastografías, con el fin de que la herramienta "aprenda" de imágenes reales y sus respectivos diagnósticos, ya sea que se traten de tumores o no.
"En nuestro caso particular, queremos separar dos tumores de tipos de mama de acuerdo a su expresión génica, en donde un grupo responderá a la quimioterapia y otro grupo no; nosotros previamente sabemos cuál no. Lo que hace este algoritmo es aprender la información, para saber cuáles son los patrones, la expresión de genes que tienen los pacientes, si responden y no responden a la quimioterapia, etc. Cuando tengo un paciente nuevo que no sé si va a responder o no, pero tengo su perfil de expresión, le pregunto a ese algoritmo en dónde lo agrupa de acuerdo a la información con la que se entrenó, por lo que puede predecir en qué categoría se encuentra”, explicó el especialista.
Aunque esta investigación se encuentra en desarrollo, también pone a México como uno de los países ya permeados por esta tecnología. La IA no solo puede mejorar la precisión del diagnóstico, sino que también tiene el potencial de transformar la dinámica de trabajo en el campo de la radiología y la detección temprana de enfermedades.
En el futuro, este tipo de desarrollos podrían tener un impacto todavía más grande. “La tecnología avanza más rápido, apenas nos encontramos en una especie de infancia de la IA. Hay herramientas que se están desarrollando; en 5 o 10 años van a ser parte de nuestra vida, y de mayor impacto aplicado en el área de la salud”, vislumbra Cedro Tanda.
