La inteligencia artificial detecta el cáncer de pulmón antes que los radiólogos más expertos

En el futuro, y parece que no a muy largo plazo, la inteligencia artificial será una de las mejores aliadas de los profesionales de la medicina en el diagnóstico y tratamiento de muchas enfermedades, como el cáncer. El último avance en este campo se acaba de publicar en la revista Nature Medicine y muestra como un sistema de inteligencia artificial (I.A), de aprendizaje profundo, es capaz de detectar el cáncer de pulmón antes que los radiólogos más expertos. En concreto, el sistema identificó ganglios pulmonares cancerosos en tomografías computarizadas de tórax de baja dosis (LDCT) con mayor especificidad y sensibilidad. Según estos datos, este sistema de aprendizaje profundo proporciona un sistema automatizado de evaluación de imágenes para mejorar la precisión del diagnóstico precoz de cáncer de pulmón que podría beneficiar a los pacientes al poderse iniciar un tratamiento más temprano. El método se comparó con las imágenes de resonancia de un grupo de pacientes, algunos de los cuales tenían la confirmación del cáncer mediante biopsia, y, en la mayoría de las comparaciones, el modelo funcionó igual o mejor que los radiólogos. Además, el sistema de aprendizaje profundo también produjo menos falsos positivos y menos falsos negativos, lo que podría llevar a menos procedimientos de seguimiento innecesarios y menos tumores perdidos, si se utilizara en un entorno clínico. El sistema de aprendizaje profundo mostró una mayor especificidad y sensibilidad en la identificación del cáncer de pulmón «Los radiólogos examinan cientos de imágenes bidimensionales o 'cortes' en una sola tomografía computarizada, pero este nuevo sistema de aprendizaje automático permite apreciar a los pulmones en una imagen tridimensional única y muy grande», explica el autor del estudio, Mozziyar Etemadi, de la Universidad Northwestern y de la Escuela de Ingeniería McCormick (EE.UU.). «La IA en 3D puede ser mucho más sensible a la hora de detectar el cáncer de pulmón precozmente que el ojo humano, que solo ve las imágenes en 2D». Etemadi explica que para diseñar este tipo de IA capaz de analizar estás imágenes radiológicas se necesita un enorme sistema informático de escala Google. «El concepto es novedoso, pero su ingeniería real también es novedosa debido a la escala». «Esta área de investigación es increíblemente importante, ya que el cáncer de pulmón tiene la tasa más alta de mortalidad entre todos los tumores, y hay muchos desafíos en cuanto a su detección temprana», afirma Shravya Shetty, de Google. «Nuestro trabajo examina las formas en que se puede utilizar la inteligencia artificial para mejorar la precisión y optimizar el proceso de selección, de manera que pueda ayudar a la implementación de los programas de detección. Los resultados son prometedores y esperamos continuar nuestro trabajo con nuevos socios». El sistema de aprendizaje profundo mostró una mayor especificidad y sensibilidad en la identificación del cáncer de pulmón En España se detectan 28.645 nuevos casos de cáncer de pulmón cada año. Es el tipo de cáncer más frecuente en el mundo. Muchos ensayos clínicos han demostrado que las pruebas de detección de tórax pueden identificar el cáncer y reducir las tasas de mortalidad. Sin embargo, las altas tasas de error y el acceso limitado a estas pruebas de detección significan que muchos cánceres de pulmón generalmente se detectan en etapas avanzadas, cuando son difíciles de tratar. «El sistema puede clasificar una lesión con más especificidad. No solo podemos diagnosticar mejor a una persona con cáncer, también podemos decir si alguien no tiene cáncer, lo que podría salvarlo de una biopsia pulmonar invasiva, costosa y de mucho riesgo», concluye Etemadi. Los científicos de Google desarrollaron el modelo de aprendizaje profundo y lo aplicaron a 6.716 grupos de tomografías computarizadas sin identificación proporcionados por la Universidad Northwestern Medicine para validar la precisión de su nuevo sistema. Los científicos encontraron que el sistema de inteligencia artificial podía detectar nódulos pulmonares malignos, a veces minúsculos. La IA, además, produjo menos falsos positivos y menos falsos negativos «La mayoría del software que utilizamos como clínicos está diseñado para la atención del paciente, no para la investigación –explica Etemadi-. La capacidad de colaborar con científicos de clase mundial en Google, utilizando sus capacidades informáticas sin precedentes para crear algo con el potencial de ahorrar decenas de miles de vidas al año es verdaderamente un privilegio». Los autores advierten que estos hallazgos deben validarse clínicamente en grandes poblaciones de pacientes, pero sostienen que este modelo puede ayudar a mejorar el manejo y los resultados de los pacientes con cáncer de pulmón.