La inteligencia artificial puede ayudar a detectar el cáncer de mama con más precisión

Científicos alemanes han probado un nuevo método para detectar el cáncer de mama que puede ayudar tanto a pacientes como a los propios médicos. Se trata de una inteligencia artificial que examina las mamografías y es capaz de determinar si el paciente está enfermo.

Los resultados del estudio se han publicado en ‘The Lancet Digital Health’, siendo la primera investigación que comparar directamente el uso de una inteligencia artificial para la detección de este tipo de cáncer.

Los autores del mismo han determinado que la fórmula más efectiva para detectar correctamente los tumores es combinando las tareas del radiólogo con las de la inteligencia artificial. En su experimento, los científicos demostraron que, ambos por separado, tienen peores resultados que si trabajan en equipo.

De hecho, analizando juntos, AI y radiólogo, las radiografías, los resultados a la hora de detectar el cáncer de mama son un 3,6 % mejores que un médico trabajando solo. Además, el trabajo en equipo provocó menos falsas alarmas.

Además de esta ventaja, trabajar con dichos sistemas de inteligencia artificial podría ayudar a salvar vidas al detectar cánceres que los médicos pasan por alto; así como liberar la carga de trabajo de radiólogos que, según ‘Technology Review’, no se dan cuenta de uno de cada ocho cánceres que ven en las radiografías. En cuanto a las razones, se achaca a la fatiga, el exceso de trabajo, la hora del día e incluso la densidad mamaria de los pacientes.

Cómo entrenaron a la IA

El software de inteligencia artificial que se está probando en Alemania ha sido desarrollado por Vara, una startup con sede en Alemania. Esta herramienta ya se utiliza en más de una cuarta parte de los centros de detección de este tipo de cáncer en Alemania, además de usarse en un hospital de México y otro de Grecia.

Para enseñarle a detectar el cáncer de mama, los científicos de Vara proporcionaron a la inteligencia artificial con más de 367.000 mamografías, incluyendo las notas de los radiólogos, evaluaciones e información sobre el paciente. A continuación, la IA debía colocar cada radiografía en un apartado: “seguro normal”, “sin confianza” y “cáncer seguro”.

Después, las mamografías etiquetadas por la inteligencia artificial como ambiguas o “cáncer seguro” se derivaron a un radiólogo para su posterior análisis. Esto se debe a que el entrenamiento de la IA es difícil, puesto que los senos sanos o cancerosos suelen tener cierto parecido. Además, que en Alemania haya una tasa de cáncer de mama de seis de cada 1.000 pacientes no ha facilitado el proceso.

Sin embargo, Thilo Töllner, un radiólogo que dirige un centro alemán de detección del cáncer de mama, ha utilizado el programa durante dos años con satisfacción. Reconoce que a veces su opinión no coincide con la inteligencia artificial, por lo que suele completar los informes manualmente. En su mayoría, “solo tienes que presionar enter”.

Töllner admite que pasa menos tiempo examinando los escaneos que la IA Vara etiqueta como normales que aquellos que considera sospechosos, siendo más rápido y eficiente en su trabajo.