LA IA PODRÍA AYUDAR A DETECTAR Y EVALUAR AL CÁNCER DE PRÓSTATA

Un nuevo estudio muestra que se puede entrenar a las computadoras para que igualen a los expertos humanos al juzgar la gravedad de los tumores de próstata, otro paso hacia el uso de la inteligencia artificial (IA) en la medicina.

Los investigadores encontraron que su sistema de IA era “casi perfecto” respecto a la determinación de si el tejido de la próstata contenía o no células de cáncer. Y estuvo a la altura de 23 patólogos “líderes mundiales” al juzgar la gravedad de los tumores de próstata.
Nadie está sugiriendo que las computadoras deban reemplazar a los médicos. Pero algunos investigadores consideran que la tecnología de IA podría mejorar la precisión y la eficiencia de los diagnósticos médicos.
En general, funciona así: los investigadores desarrollan un algoritmo utilizando el “aprendizaje profundo”, en que un sistema computarizado imita a las redes neurales del cerebro. Se expone a un gran número de imágenes (por ejemplo, de mamografías digitales) y se enseña a sí mismo a reconocer las características clave, como las señales de un tumor.
A principios de este mes, unos investigadores reportaron sobre un sistema de IA que pareció superar a los radiólogos en la interpretación de mamografías de detección.
Otros estudios han encontrado que la IA puede superar a los médicos en la distinción entre unos lunares inocuos y el cáncer de piel, y en la detección de células de tumor de mama en muestras de ganglios linfáticos.
El nuevo estudio observó si es posible entrenar a un sistema de IA para que detecte y “califique” a un cáncer de próstata en muestras de tejido de biopsia. Normalmente, ese es el trabajo de los patólogos clínicos, que son especialistas que examinan el tejido bajo el microscopio para ayudar a diagnosticar la enfermedad y juzgar qué tan grave o avanzada es.
Es un trabajo minucioso, y hasta cierto punto, subjetivo, según el líder del estudio, Martin Eklund, investigador sénior del Instituto Karolinska, en Suecia.
También hay que tomar en cuenta la carga laboral. Tan solo en Estados Unidos, más de 1 millón de hombres se someten a una biopsia de próstata cada año, produciendo más de 10 millones de muestras de tejido que se deben examinar, anotó el equipo de Eklund.
Para crear su sistema de IA, los investigadores digitalizaron más de 8,000 muestras de tejido de próstata de hombres suecos de 50 a 69 años de edad, creando imágenes de alta resolución. Entonces, expusieron al sistema a unas 6,600 imágenes, entrenándolo para que aprendiera la diferencia entre el tejido canceroso y el no canceroso.
Entonces pasó a la fase de evaluación. Se pidió al sistema de IA que distinguiera entre el tejido benigno y el cáncer en las muestras restantes, y además en unas 300 de hombres que habían recibido biopsias en el Karolinska. Los resultados de la IA, reportaron los investigadores, casi siempre concordaron con la evaluación original del patólogo.
Y en cuanto a la calificación de la gravedad de los tumores de próstata con lo que se conoce como la escala de Gleason, el sistema de IA fue comparable con el juicio de 23 destacados patólogos de todo el mundo.
Pero queda mucho trabajo. Eklund dijo que un próximo paso es ver cómo el sistema de IA funciona en distintos laboratorios y distintos escáneres de patología, que se usan para crear imágenes digitales.
Pero algún día, afirmó, la IA podría utilizarse de varias formas, incluyendo como “red de seguridad” para asegurar que un patólogo no pase un cáncer por alto. También podría mejorar la eficiencia al priorizar las biopsias sospechosas que los patólogos deberían examinar antes.
Estudios como este son un paso necesario para incorporar la IA en la práctica médica, señaló el Dr. Matthew Hanna, patólogo del Centro Oncológico Conmemorativo Sloan Kettering, en la ciudad de Nueva York.
Pero enfatizó que “todavía falta un largo camino”.
Hanna, que no participó en el estudio, también es vocero del Colegio Americano de Patólogos (College of American Pathologists).
Como Eklund, dijo que cualquier sistema de IA tendría que ser validado en distintos centros, y con distintos escáneres de patología. Y en última instancia, aseguró Hanna, los estudios deberán mostrar que ese tipo de tecnología se puede usar de forma efectiva en la práctica del mundo real de los patólogos.
También hay realidades prácticas. De momento, apuntó Hanna, solo una minoría relativa de laboratorios de patología utilizan sistemas digitales para la atención del paciente. Esto es clave, porque para que cualquier algoritmo de IA funcione, debe haber imágenes digitales para analizar. Con la mayor frecuencia, los patólogos todavía estudian el tejido usando el método clásico: portaobjetos bajo el microscopio.
Lo que está claro es que las máquinas no reemplazarán a los humanos, al menos no en un futuro cercano.
“La tecnología llegará”, añadió Hanna. “Pero en lugar de reemplazar a los médicos, transformará la forma en que administran la atención, con algo de suerte para mejorarla”.