La herramienta de inteligencia artificial de Google puede identificar el cáncer de mama mejor que los médicos
Actualidad, Medicina digital, Promoción y Prevención

La herramienta de inteligencia artificial de Google puede identificar el cáncer de mama mejor que los médicos


El software detectó cánceres en tasas más altas que los radiólogos, con menos falsos positivos.


Por Erin BrodwinSTAT – Artículo originalmente publicado en www.scientificamerican.com

Investigadores de Google (GOOGL), en colaboración con expertos de la Universidad Northwestern y tres instituciones médicas británicas, han creado un modelo de inteligencia artificial que parece capaz de detectar con mayor precisión el cáncer de mama en mamografías que los expertos humanos, según un nuevo estudio.

El modelo de IA detectó casos de cáncer de mama a tasas más altas que los radiólogos y reportó menos falsos positivos, según el estudio, que fue publicado el día de Año Nuevo en la revista científica de alto calibre Nature. Los resultados se mantuvieron incluso cuando el algoritmo se probó internacionalmente, un obstáculo que pocas herramientas de inteligencia artificial han sido capaces de superar dada la inconsistencia de los conjuntos de datos a través de las fronteras.

“Es una contribución muy agradable”, dijo a STAT el Dr. Eric Topol, director del Instituto de Ciencias Traslacionales Scripps. “Todavía tiene un rendimiento inferior al que queremos que esté, pero está allanando el camino”.

Interpretar los signos del cáncer de mama puede ser arte y ciencia a partes iguales: solo un radiólogo experimentado puede observar una serie de mamografías borrosas en blanco y negro y distinguir masas nefastas y nebulosas de grupos de tejidos sanos.

Aún así, incluso un ojo entrenado por expertos puede fallar. Los médicos  no logran encontrar aproximadamente el 20%  de todos los cánceres de mama, según la Sociedad Estadounidense del Cáncer. Mientras tanto, aproximadamente la  mitad de todas las mujeres estadounidenses que  se hacen mamografías anuales, en el transcurso de una década, se les dice erróneamente que podrían tener cáncer cuando en realidad están libres de la enfermedad.

Al mismo tiempo, el  agotamiento  y  la escasez regional  están ejerciendo una mayor presión sobre los radiólogos de todo el mundo. 

Es posible que la IA nunca reemplace a los expertos humanos, al menos en un campo tan matizado y complejo como el cáncer de mama. En cambio, tales herramientas podrían usarse como una especie de segunda opinión, algo a lo que los radiólogos recurren como un medio para guiar su interpretación inicial de un escáner de mama.

“No espero que un algoritmo de inteligencia artificial reemplace a un radiólogo u otro médico … no mientras haya una necesidad de pensamiento creativo”, dijo la Dra. Bonnie Joe, jefa de imágenes de mama en radiología e imágenes biomédicas en la Universidad de California, San Francisco, dijo a STAT.

La nueva herramienta de inteligencia artificial fue desarrollada por investigadores de Google Health y su filial británica, DeepMind. Además de los expertos de la Northwestern University, colaboraron con investigadores de radiología en dos instituciones británicas: Cancer Research UK Imperial Center y Royal Surrey County Hospital. 

Para entrenar su algoritmo, los investigadores alimentaron la herramienta con datos clínicos que incluían escaneos de cáncer de mama de aproximadamente 91,000 mujeres en los EE. UU. Y el Reino Unido. Todos los escaneos habían sido eliminados de identificadores personales como nombres y fechas de nacimiento para que fueran anónimos. Los diagnósticos de cáncer de mama se confirmaron mediante biopsia.

Luego, los investigadores probaron el algoritmo en nuevos conjuntos de escáneres mamarios anónimos de varios miles de mujeres en ambos países.

En comparación con la práctica clínica estándar en los EE. UU., Donde las mujeres son examinadas con una frecuencia anual, el algoritmo resultó en casi un 6% menos de falsas alarmas y un 9% menos de informes falsos de un todo bien. En el Reino Unido, donde las mujeres se examinan solo cada tres años, el algoritmo dio como resultado un 1% menos de falsas alarmas y un 3% menos de informes falsos de que todo salió bien.

El algoritmo siguió siendo superior a la práctica clínica estándar cuando, en una parte separada del estudio, los investigadores entrenaron la herramienta en escáneres mamarios del Reino Unido y luego la probaron en una muestra de escáneres mamarios estadounidenses.

Finalmente, el algoritmo también ganó cuando se enfrentó directamente a seis radiólogos humanos, a quienes se les asignó la tarea de interpretar 500 casos del conjunto de pruebas de EE. UU.

“Creemos que esto es solo el comienzo”, dijo a STAT Daniel Tse, uno de los investigadores de Google y coautor del estudio.

Es importante destacar que, al igual que hubo casos en el estudio en los que la IA detectó cáncer de mama que los expertos humanos pasaron por alto, también hubo casos en los que los expertos humanos identificaron enfermedades que la IA no habría detectado.

Los investigadores no están seguros de por qué sucedió esto, pero tampoco se sorprendieron.

“Hay cosas en las que estos modelos y tecnología son realmente buenos, y hay cosas en las que los radiólogos, que pasan toda su vida haciendo esto, son realmente buenos”, dijo Tse.

Los resultados del estudio parecían sugerir que la IA tenía una ventaja particular cuando se trataba de cánceres invasivos, que pueden ser difíciles de detectar para el ojo humano. No se documentó ningún patrón específico entre los casos en los que solo los expertos humanos detectaron la enfermedad.

Ni los investigadores de Google ni los expertos externos creen que las herramientas de inteligencia artificial como estas estén listas para usarse de forma aislada. Pero eso no significa que no tengan un papel. “¿Qué paciente va a confiar en un algoritmo y no tendrá la opinión de un radiólogo o médico experto?” Dijo Topol. “Me gusta pensar que hay una combinación de los dos donde se obtiene la mejor respuesta posible”.

Republicado con permiso de STAT . Este artículo apareció originalmente el 1 de enero de 2019 en www.

noviembre 5, 2020

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Comité Editorial

Director
Dr. Stevenson Marulanda Plata

Editora
Maricielo Acero Rodríguez

Asesores Médicos
Dr. Jorge Diego Acosta Correa
Dra. Ivonne Díaz Yamal
Dr. Oswaldo Alfonso Borraez
Dr. Samuel Barbosa

Contacto comercial
Mary Stella Ardila Guzmán

NOSOTROS

Epicrisis es el órgano oficial de comunicación del Colegio Médico Colombiano. La opinión y conceptos personales expresados en los artículos firmados por un tercero no reflejan la posición de Epicrisis o el Colegio Médico Colombiano.

PBX: (+571) 746 3489 – Celular:(+57) 314 566 2174 – (+57) 323 232 4543 – (+57) 323 232 7752 – (+57) 314 566 2198Email : pqrs@colegiomedicocolombiano.org
Dirección: Carrera 7 # 69 – 17 – Bogotá, Colombia