La inteligencia artificial se abre paso en la lucha contra el cáncer de mama: diagnósticos más precoces y de lesiones cancerosas más pequeñas

Madrid

La inteligencia artificial se está instalando -si no lo ha hecho ya- en todos los aspectos de nuestras vidas. Es capaz de desarrollar códigos informáticos en apenas unos segundos, responder a casi cualquier pregunta y generar imágenes reales a partir de toda la información que lee en internet. Pero la IA tiene también un enorme potencial para ayudar a hacer combatir enfermedades como el cáncer de mama. La buena noticia es que ya está haciendo y algunos de estos avances son Marca España.

El Hospital Reina Sofía de Córdoba ha investigado una herramienta que ayuda a los radiólogos en el diagnóstico de tumores. El sistema analiza las mamografías y las clasifica en función de la probabilidad de desarrollar una lesión sospechosa en riesgo bajo, medio o alto. Esta clasificación se tiene que comprobar posteriormente con una biopsia, pero permite detectar lesiones más pequeñas, imperceptibles para la vista, y de forma más precoz.

Los resultados de esta investigación han sido "muy positivos", y ya se han beneficiado, 12.000 mujeres, según explica Marina Álvarez, especialista en mama de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM), quien ha participado en el estudio. "Lo que concluimos es que del total de mamografías -2-D, sobre todo- que clasificó con un riesgo bajo de tener cáncer de mama, solo una tenía una lesión maligna, mientras que casi todas las lesiones malignas las encontramos en las pruebas que había clasificado como riesgos medio y alto", añade. Con este sistema, añade, diagnosticaron más cánceres, puesto que la herramienta permitió hacer una doble lectura de las imágenes y lograr resultados más precisos: la del radiólogo y la propia de la IA. Ayudó al radiólogo a tener una ayuda extra y le permitió detectar algunas lesiones que el ojo humano no pudo detectar. "Los profesionales de la salud tienen un mejor rendimiento cuando trabaja con este sistema y puede detectar lesiones pequeñas y sutiles que son las que se acompañan de un buen pronóstico y tienen un impacto en la reducción de la mortalidad del cáncer", ha agregado.

La experta ha explicado que a día de hoy cuentan en el hospital con otra investigación con la que están intentando optimizar el tiempo del radiólogo a través de dos estrategias: están comparando los resultados entre que el médico analice el total de mamografías y, por otro lado, solamente las que tienen un riesgo medio-alto de padecer cáncer. En esta investigación participarán un total de 26.000 mujeres -ya lo han hecho 14.000-, ha explicado la doctora Álvarez, quien ha asegurado que gracias a la precisión de la IA, están detectando el mismo número de tumores con las dos estrategias y esto dotaría a los profesionales de mayor eficacia en su día a día.

La Sociedad Española de Oncología Médica estima que durante este 2023 se van a diagnosticar más de 35.000 cánceres de mama en España. Es uno de los tumores más diagnosticados en el mundo y su tendencia va en aumento, en parte porque hay mayor capacidad de diagnóstico. Es el tumor más común entre las mujeres, de modo que estas herramientas son útiles para abordar la enfermedad: "Son muchas las mamografías que se realizan cada día y requieren de mucha dedicación del radiólogo y esta herramienta puede ayudar a que el radiólogo optimice su tiempo", ha añadido la doctora Álvarez.

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Datos, datos y más datos

Estos sistemas funcionan mediante el deep learning. Son programas informáticos que analizan las mamografías para detectar signos de cáncer. Los algoritmos funcionan mediante el aprendizaje automático, es decir, aprenden de una base de datos, en este caso mamografías o imágenes con lesiones cancerosas y sin lesiones, de modo que va reteniendo las características del pecho cuando existe una lesión y cuando no. Así lo explica Robert Martí, del Instituto de búsqueda por visión por computación y robótica de la Universitat de Girona, un grupo de investigación que trabaja desarrollando sistemas de inteligencia artificial para la ayuda en el diagnóstico.

El experto matiza que estas herramientas nunca podrán sustituir a los profesionales de la salud, pero sí aportarles una segunda opinión: "Son herramientas para que los profesionales puedan hacer mejores diagnósticos, pero en ningún caso acabarán con los médicos o radiólogos". Sin embargo, el experto también es crítico con sus riesgos, ya que tiene cierto margen de error y puede llegar a leer falsos positivos: señalar lesiones cancerosas erróneas, pero insiste en que se está trabajando para reducir este problema.

Más allá de la IA

Martí ha asegurado que la IA puede ir mucho más allá del diagnóstico y actualmente se trabaja también en sistemas que pueden aportar beneficios en el pronóstico, para escoger el tratamiento más adecuado en función del tipo de lesión. El experto también ha hablado sobre el desarrollo de los modelos de riesgo: saber qué riesgo tiene una mujer de desarrollar cáncer de mama.

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Robert Martí ha enumerado otras posibilidades de la IA: la creación de imágenes sintéticas. Igual que el conocido DALLE, que crea imágenes reales a partir de texto o de una idea, pero en el ámbito de la salud. Estas imágenes podrán, a su vez, permitir generar pacientes digitales, de modo que se respete la privacidad de los datos, utilizarse para la validación clínica de algoritmos o para entrenar a profesionales de la salud y todo ello sin hacer uso de la radiación.

IA y ética

En el mundo de la IA, un mundo ya imparable, hasta tal punto que Elon Musk y algunos expertos firmaron un comunicado en el que pedían que se dejara de entrenar el Chat GPT, su desarrollo presenta algunos debates éticos. Los algoritmos funcionan gracias a la información para aprender y existe un debate en torno a la privacidad de los datos, puesto que, aunque es información anonimizada, siguen siendo datos médicos de los pacientes. Por otro lado, existe otro reto y es que la IA debe ser transparente y accesible para que se pueda entender, según explica Robert Marti: "La idea es que no sea una caja negra, que sea nos explique cómo genera sus racionamientos y esto es un reto muy importante que se está investigando". Otra de las cuestiones es que la IA sea justa e inclusiva: que los datos no estén sesgados en determinados tipos de pacientes o población, de modo que las conclusiones pueden ser erróneas.

Todo gran avance conlleva un gran dilema. La inteligencia artificial es una aliada para hacerle frente al cáncer de mama y a otras enfermedades, pero trae consigo ciertas barreras y debates que dificultan la convivencia de la productividad y de la ética.