En España el cáncer de seno es uno de los que más casos genera en la población femenina de este país, de acuerdo con datos proporcionados por la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM).
Esto sin duda plantea la necesidad de establecer métodos de detección cada vez mas sofisticados en el diagnostico de esta enfermedad, de manera que puedan aplicarse a tiempo las medidas correspondientes para erradicarlo.
Es aquí donde entra en juego la inteligencia artificial, cuya implementación parece estar ofreciendo un desempeño sobresaliente en esta área.
¿Por qué la Detección Temprana del Cáncer de Mama es Decisiva?
Por qué la Detección Temprana del Cáncer de Mama es Decisiva
En lo que respecta al cáncer de mama, su detección temprana favorece considerablemente la tasa de supervivencia. Esto significa que una mujer con un tumor pequeño de tamaño inferior a 10 mm detectado a tiempo, puede tener 90% de probabilidad de sobrevivir más allá de 5 años.
Aun así, el método de diagnóstico tradicional cuenta con limitaciones que siguen haciendo difícil el reconocimiento de estas lesiones diminutas, especialmente en mujeres que poseen una alta densidad mamaria.
Con la incursión de la inteligencia artificial en la medicina los radiólogos vieron la luz al final del túnel.
Gracias a las capacidades que brinda esta tecnología estos profesionales pueden ahora reconocer patrones que eran antes imperceptibles en las imágenes médicas generadas en resonancias, mamografías o ecografías.
Y no solo eso, esta innovación les permite también encontrar anomalías antes de que se presenten los síntomas, incrementando así las posibilidades de éxito en el tratamiento aplicado.
Inteligencia Artificial en el Diagnóstico Médico
No cabe duda que desde su implementación en la medicina, la inteligencia artificial ha generado un impacto notable en todas sus áreas, en especial la de diagnóstico.
En ese sentido, expertos de la Unidad de Bioinformática del Centro de Investigaciones Oncológicas (CNIO) ubicada en Madrid indicaron que en España la inteligencia artificial en el diagnóstico de cáncer de mama se encuentra en fase de desarrollo y consolidación.
También dicen que las aplicaciones clínicas puntuales en las que se ha implementado esta tecnología han arrojado resultados prometedores.
Resaltaron que los algoritmos del modelo de lenguaje asignado para esta tarea están siendo entrenados con miles de mamografías, biopsias digitales y resonancias.
Esto ha hecho que este comenzando a adquirir conocimientos y capacidades que superan a la de los radiólogos en cuanto a la identificación de lesiones tempranas.
Como resultado se obtiene una IA que distingue entre un tejido normal y uno sospechoso gracias a sus algoritmos de clasificación, los cuales pueden también analizar resonancias y radiografías con un alto nivel de precisión.
También está el caso de la población de Castilla y León donde en abril de este año se anunció la puesta en marcha de un software para asistir en el diagnóstico clínico a partir del análisis realizado a mamografías usando algoritmos de IA en el proceso.
A esta iniciativa se suma la de Galicia, específicamente el Servicio Gallego de Salud (SERGAS) que ha dado comienzo a un proyecto piloto que involucra el uso de esta tecnología y en el que participarán 35 mil mujeres.
Su propósito será agilizar la lectura de mamografías y elevar la tasa de detección temprana.
¿Cómo Actúa la IA en el Proceso de Diagnóstico del Cáncer de Mama?
En los programas de IA más avanzados, sus algoritmos aplican detección automatizada en mamografías.
En segundos analizan millones de pixeles y evalúan su similitud con patrones almacenados en su base de datos. Es un avance considerable respecto a la revisión visual tradicional en la que factores como el cansancio o la variabilidad pueden impactar en el resultado.
Gracias a la incorporación de la IA en estos procesos, los análisis de mamografías son más consistentes y objetivos. Esto complementa la labor de los profesionales y potencia la capacidad de detección en centros hospitalarios con alta población de pacientes.
Respecto a esto, Sara Romero, radióloga y vocal de la Sociedad Española de Diagnóstico por Imagen de la Mama (SEDIM) señala que, por sus capacidades, la IA puede revisar las mamografías, identificar un numero alto de estudios con una baja posibilidad de tener cáncer y encontrar anomalías en el resto.
También añade que gracias a esta tecnología por cada mil mamografías que se lleven a cabo se detectarían entre 4 a 6 casos positivos con cáncer de mama, lo cual por descarte dejaría más de 900 mamografías sin la presencia de esta enfermedad.
¿Cómo la IA Mejora la Evaluación de Riesgos en la Detección del Cáncer de Mama?
Cómo la IA Mejora la Evaluación de Riesgos en la Detección del Cáncer de Mama
Identificar lesiones no es el único objetivo que tiene la detección de cáncer de mama con IA.
Este proceso también busca predecir que personas tienen más propensión a desarrollar la enfermedad en el futuro.
Para ello los algoritmos de clasificación se alimentan de datos que contienen variables como la densidad mamaria, los antecedentes médicos y la genética, proporcionando al final una evaluación de riesgos personalizada y precisa.
Esta metodología es usada por sistemas desarrollados por MIT y Google Health con el propósito de crear modelos predictivos que calculen la probabilidad de cáncer con una proyección de 5 años. Para ello toma como criterios datos de imagen y factores biométricos.
Aun así, expertas como Josefina Cruz, oncóloga y vocal del Grupo Español de Investigación en Cáncer de Mama (GEICAM) considera que el uso de la inteligencia artificial en oncología debe manejarse con cautela, especialmente en los casos de detección hiper precoz.
Señala que adelantarse tanto en la detección de esta enfermedad puede conducir al terreno del sobrediagnóstico. Es por ello que propone ver de manera prospectiva como avanza la situación del paciente en ese caso y estar alerta a su progreso.
Retos y Consideraciones Éticas Dentro del Proceso de Detección de Cáncer de Mama con IA
Aun y cuando la IA ha sido un gran aliado en la detección de cáncer de mama, aún quedan desafíos por superar para la tecnología en este ámbito.
Tomando en cuenta que, para mejorar sus capacidades de detección, la IA requiere recolectar y entrenar sistemas con millones de imágenes, surge la preocupación en torno a la privacidad de los datos.
También, es importante garantizar que la información usada para entrenar los modelos de lenguaje que detectarán el cáncer de mama represente distintos grupos poblacionales.
Esto evita la formación de sesgos que puedan entorpecer la precisión diagnostica en función del género, la edad o la etnia.
Otro desafío que la IA debe abordar es el de desarrollar tecnologías de imagen que puedan intercambiar información y usarla de manera conjunta, así como también ser transparentes.
Además, que puedan implementarse en centros hospitalarios, pero sin que ello implique reemplazar el trabajo realizado por los profesionales en la materia.
¿Reemplazará la IA a los Especialistas en la Detección del Cáncer de Mama?
Respecto a esto, los profesionales del CNIO señalan lo importante que es su presencia en el uso de la IA dentro de este contexto y que la misma debe actuar como un complemento en la interpretación de las pruebas efectuadas para detectar el cáncer de mama.
Consideran que esta dinámica mejorará el proceso de detección y el margen de error se reducirá.
Por su parte, la oncóloga Josefina Cruz expresa que la IA podría ser de gran ayuda en el proceso de diagnóstico, pero no debe ser lo único en que confiar.
Ella sugiere que esta tecnología debe ser conducida por un especialista radiólogo que esté en conocimiento de la situación, así como de las imágenes de modo que pueda certificar la información generada y poner en marcha los procesos que correspondan con los resultados.
Futuro del Diagnóstico Oncológico con IA
No cabe duda que combinar la detección automatizada y los modelos predictivos abre todo un mundo de posibilidades en la prevención del cáncer de mama.
Como hemos visto instituciones sanitarias en España ya están sacando provecho de las capacidades que tiene la IA para optimizar los procesos de diagnóstico de esta enfermedad.
Mientras tanto en otros centros de salud en Europa y América están explorando el uso de tecnologías de imagen multimodal, las cuales combinan resonancia magnética, mamografía y análisis genético.
En los próximos años se espera que la IA en oncología genere cambios que conduzcan al desarrollo de sistemas que, además de detectar el cáncer de mama, sean capaces de:
- Sugerir tratamientos personalizados.
- Predecir respuestas terapéuticas
- Monitorizar la evolución del paciente
De ese modo, la detección del cáncer de mama con IA marca el primer paso hacia la consolidación de una medicina más precisa, preventiva y personalizada.
Puntos Clave
- La detección temprana del cáncer de mama, específicamente tumores de menos de 10 mm pueden incrementar hasta en un 90% las probabilidades de sobrevivir más de 5 años.
- La inteligencia artificial en oncología ha hecho posible que los radiólogos puedan reconocer patrones de la enfermedad en imágenes médicas complejas como resonancias, mamográficas y ecografías.
- Gracias a los algoritmos y modelos predictivos, ya no solo es posible detectar el cáncer de mama con IA, sino también estimar con esta tecnología que tan propensa puede ser la paciente a desarrollar la enfermedad.
- Si bien la IA se ha convertido en una herramienta de gran utilidad dentro de la oncología aun tiene que abordar desafíos que pueden comprometer su eficacia como la privacidad de los datos, los sesgos generados por los datos suministrados en su entrenamiento y la transparencia asociada con las tecnologías de imagen.
