Ingenieros de Google y científicos de la Universidad de Northwestern, en Illinois, consideran que gracias a un sistema de aprendizaje profundo, la Inteligencia Artificial (IA) podría ayudar a reducir las tasas de mortalidad del cáncer de pulmón, según una publicación hecha este lunes por la revista Nature.
A través del aprendizaje profundo, una máquina puede entrenarse a sí misma en una tarea específica partiendo del análisis de grandes cantidades de datos sobre un tema.
Los creadores de la IA desarrollaron un sistema capaz de hacer una evaluación y un diagnóstico en forma automática a través de una prueba llamada tomografía axial computarizada (TAC).
"Los radiólogos suelen examinar cientos de imágenes bidimensionales o 'parceladas' en un en una sola tomografía, pero este nuevo sistema es capaz de ver los pulmones en una imagen tridimensional", detalló Mozziyar Etemadi, uno de los coautores del estudio y profesor en las facultades de Medicina y de Ingeniería de Northwestern.
"La Inteligencia Artificial en 3D puede ser mucho más sensible a la hora de detectar el cáncer de pulmón temprano… de hecho, estaríamos hablando de cuatro dimensiones", agregó.
De acuerdo con El Mundo, de España, que cita a Nature, el sistema de aprendizaje profundo fue entrenado usando TACs de tórax de pacientes anónimos extraídos de la base de datos de la universidad. Los resultados fueron comprobados posteriormente a través de biopsias.
Estos resultados fueron comprobados después por seis radiólogos que examinaron los mismos estudios. En este punto encontraron que el modelo informático fue más preciso que el médico y también se redujo el número de falsos positivos. También obtuvo mejores resultados que los radiólogos que no contaban con imágenes previas de los pacientes.
"No sólo podemos diagnosticar mejor un cáncer sino también descartar que exista, lo que podría evitar una biopsia pulmonar invasiva, cara y con riesgos para el paciente", aseguró Etemadi.
Las pruebas arrojaron que el sistema fue acertado en el diagnóstico de pacientes que no se habían practicado análisis médicos previos, lo que permite extraer información sobre la naturaleza del tumor en base a sus tasas de crecimiento.
Antes de ser implementados, los resultados aún necesitan ser validados con ensayos clínicos con poblaciones más grandes, pero sus creadores consideran que el modelo puede contribuir a mejorar el diagnóstico y tratamiento de pacientes con cáncer de pulmón.
Esta enfermedad cobra al año la vida de 1,7 millones de personas en todo el mundo, de acuerdo con cifras del National Cancer Institute de Estados Unidos.