La inteligencia artificial supera a los médicos diagnosticando cáncer de mama

El cáncer es uno de los monstruos de nuestro siglo. Los casos han aumentado a medida que la población llegaba a edades más avanzadas y hemos aprendido a temerle. Tal vez no sea la enfermedad con consecuencias más graves, ni la menos curable, pues depende muchísimo del tipo de tumor al que nos refiramos, pero en el ideario colectivo ha calado como una sentencia y así lo sienten muchos pacientes, que tan solo ante el diagnóstico, ya comienzan a notar la carga psicológica que nuestra sociedad le ha dado. Sea como fuere, la realidad es que muchos tipos de cáncer pueden conducir a la muerte si no son diagnosticados y tratados a tiempo. Pues bien, imagina que pudiéramos diagnosticarlos antes y mejor gracias a la inteligencia artificial y dar así un tratamiento más eficaz. No solo sería un cambio radical en el abordaje de estas enfermedades, sino que sería plausible y, de hecho, ya se están haciendo avances en este campo.

Las últimas noticias al respecto nos han llegado de uno de los que más repercusión mediática tiene: el cáncer de mama. De hecho, la Sociedad Española de Oncología y Médica (SEOM) ha publicado un documento donde muestra la incidencia mundial de distintos tipos de tumores durante 2020, situando el de mama como el primero el de mama, seguido por el de pulmón y el colorrectal. En el mismo informe concretan la incidencia estimada para España durante 2021 y, en ese caso, el de mama sigue manteniendo un lugar en el pódium, como el tercero tras el colorrectal y el de próstata. En estos casos, un tratamiento precoz puede marcar la diferencia y, por lo tanto, tras realizar una prueba de imagen hemos de saber si actuar o no y ahí es donde entra la inteligencia artificial.

Contras y pros

Actualmente está muy extendido el uso de las mamografías para diagnosticar cánceres de mama, pero eso no significa que sea una técnica perfecta. La realidad es que le cuesta atravesar el denso tejido mamario para detectar con claridad los tumores más profundos. Por otro lado, no todos los centros sanitarios tienen equipos de mamografía, pues son caros. A esto se suma que la mamografía, igual que las radiografías y las tomografías computarizadas, aplican radiación ionizante sobre el paciente, que, aunque no supone un riesgo significativo, siempre es mejor reducirla al mínimo. ¿Podría existir una alternativa a la mamografía? Tal vez la ecografía tenga la respuesta. El uso de ultrasonidos prescinde de la radiación y penetra mejor en los tejidos.

Sin embargo, la complejidad de diagnosticar mediante esta técnica ha supuesto que, la mayoría de los supuestos cánceres detectados por ecografías mamarias resultaron no ser tal una vez se tomó una muestra para analizar al microscopio. Estos falsos positivos pueden generar un estrés sobre el paciente que vale la pena evitar. Pero, si consiguiéramos una forma de mejorar el diagnóstico por ecografía, tal vez podríamos dejar atrás todos los contras de la mamografía. La clave está en conseguir un sistema que discrimine mejor las imágenes ecográficas de un cáncer y, como clasificar imágenes es una de las ramas más poderosas y desarrolladas de la inteligencia artificial, un grupo de científicos vieron en ello la posible solución al dilema.

Dr Machine Learning

Los humanos somos bastante buenos clasificando cosas, pero la baja resolución de los ecocardiogramas trae de cabeza a cualquier médico inexperto. Incluso entre los que están acostumbrados a la técnica suelen surgir dudas que no habría con otros métodos. Por supuesto, siempre que se usa es porque aporta algo que otras técnicas no tienen, pero es importante investigar para conseguir que sus contras se reduzcan. Cuando se observa una ecografía, a medida que se mueve la sonda, se buscan signos de una masa que no debiera estar ahí y que destaque de los alrededores por tener un tono de gris diferente. Su ubicación, que el tono cambie a lo largo de ella o que sus bordes sean rugosos y llenos de entrantes y salientes son criterios de malignidad, pero en ocasiones puede ser difícil de clasificar, por lo que el grupo de investigadores decidieron tomar 288.767 ecografías tomados de 143.203 mujeres.

Con ello se entrenó a una inteligencia artificial que, posteriormente se puso a prueba con 663 ecografías que fueron diagnosticadas por dos grupos de profesionales, unos sin asistencia y otros con la ayuda de la inteligencia artificial. El grupo con ayudas tecnológicas consiguió mejorar la precisión del diagnóstico de un 92 a un 96%. Del mismo modo, pruebas posteriores parecen apuntar a que el número de biopsias (tomas de tejido para estudiar en el laboratorio) necesarias para comprobar un diagnóstico ambiguo, se redujeron en un 27%, lo cual vendría a ser como evitar una biopsia de cada 4.

Por supuesto, esto no es más que una primera aproximación al problema y, para que podamos empezar a aplicar estas técnicas con seguridad, harán falta que más estudios refrenden las conclusiones de este, pero, quién sabe, tal vez no falte tanto para que la inteligencia artificial se vuelva un complemento indispensable de la medicina.

QUE NO TE LA CUELEN:

• El reconocimiento de imágenes está muy avanzado en el campo del machine learning y, tal vez por eso podemos pensar que evidentemente será más eficaz que nosotros. Sin embargo, los humanos somos especialmente buenos clasificando objetos a partir de imágenes y queda mucho para que podamos dar por supuesto que una inteligencia artificial desempeñar cualquiera de estas tareas mejor que nosotros. Llegará el momento, pero por ahora es de suma importancia evaluar detenidamente cada caso.

REFERENCIAS (MLA):

• Shen, Y., Shamout, F.E., Oliver, J.R. et al. Artificial intelligence system reduces false-positive findings in the interpretation of breast ultrasound exams. Nat Commun12, 5645 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-26023-2