Los algoritmos de inteligencia artificial se muestran ya como una herramienta muy útil para la prevención de tumores. Detección precoz, diagnóstico rápido y predicción de riesgo son algunas de las aplicaciones contra el cáncer que se han puesto en marcha.
Los expertos sugieren desde hace tiempo que la inteligencia artificial (IA) podría aportar beneficios a la oncología, la rama de la medicina que investiga y trata los distintos tipos de cánceres. En 2023, médicos de la Universidad de Stanford escribieron que la IA ya podría utilizarse como herramienta para reducir los errores en el diagnóstico y mejorar la tasa de detección de tumores malignos. Los instrumentos son diversos y entre ellos también están los algoritmos de inteligencia artificial generativa –el famoso Chat GPT–, que podría proporcionar un apoyo significativo para el tratamiento de tumores.
Un estudio de la Northwestern Medicine (sistema de atención médica que engloba hospitales y equipos de investigación con base en Chicago (EE. UU.) ha evaluado las potencialidades del chatbot de Open AI a la hora de proporcionar respuestas adecuadas a las preguntas de pacientes sobre radioterapia oncológica, radioterapia o quimioterapia. Los resultados fueron más que satisfactorios y, en este sentido, esta tecnología podría ayudar a reducir la carga de trabajo y el agotamiento entre los médicos. Eso sí, aplicando las necesarias precauciones para evitar sesgos relacionados con una cantidad y calidad inadecuada de datos.
Las aplicaciones de IA se han revelado útiles en diversas áreas de la lucha contra el cáncer, como la detección de la enfermedad, el diagnóstico y la valoración del riesgo. Más allá de Chat GPT, la inteligencia artificial ya es capaz de ofrecer servicios potencialmente revolucionarios. En particular, para el diagnóstico precoz de algunos tumores, como el de pulmón, la forma tumoral más difundida y que causó casi 1,8 millones de muertes en todo el mundo en 2020.
Combinando la tecnología avanzada de tomografía computarizada (TC) con las nuevas aplicaciones de IA, se pueden identificar tempranamente las neoplasias pulmonares, y así iniciar a tiempo los tratamientos, circunstancia que, según las estadísticas, puede aumentar significativamente las posibilidades de supervivencia. En EE.UU, GE HealthCare, industria líder en diagnóstico, y Optellum, una startup innovadora enfocada en el cuidado del pulmón, colaboran ya en este sentido.
El algoritmo Optellum Virtual Nodule Clinic AI está entrenado con bases de datos de escaneos TC torácicos y los diagnósticos provenientes de los sistemas sanitarios de Gran Bretaña, EE. UU. y Europa para distinguir entre nódulos pulmonares benignos y malignos. El sistema aplica un análisis de la red neuronal para transformar una TC estándar en un puntaje de predicción del cáncer de pulmón en una escala de 1 a 10, según el riesgo de malignidad. Gracias a esta aplicación de IA, los médicos pueden realizar un diagnóstico rápido en una fase aún presintomática.
Los algoritmos de IA generativa utilizados con este fin son diversos y los investigadores ya han demostrado la validez científica de los resultados obtenidos. Sybil, el modelo de deep learning presentado en el Journal of Clinical Oncology por científicos e investigadores del Mass General Cancer Center de Boston, en colaboración con el MIT (Massachusetts Institute of Technology) y el CGMH (Chang Gung Memorial Hospital), puede predecir el riesgo de que una persona desarrolle un cáncer de pulmón en un plazo de seis años a partir de la imagen de una TC.
Por su parte, Sphinks, modelo algorítmico desarrollado por el Sylvester Comprehensive Cancer Center de la Universidad de Miami, utiliza el machine learning para detectar los tumores y, analizando la enorme cantidad de datos que es posible generar para cada uno de ellos, puede crear terapias personalizadas más eficaces.
Por su lado, un grupo de investigadores, físicos, médicos y radiólogos de la Universidad de Florencia (Italia) ha logrado automatizar el proceso de evaluación de la calidad de imagen en los exámenes de tomografía computarizada utilizando la IA para reducir la radiación al paciente.
Ya no se trata solo de estudios, investigaciones, perspectivas o esperanzas para el futuro, la IA ya está operativa en algunos hospitales como apoyo al diagnóstico y tratamiento oncológico en todos sus aspectos. El futuro es ahora.
