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Inteligencia Artificial para predecir el cáncer de pulmón

Nuevas investigaciones de equipos de Google muestran cómo la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a predecir el cáncer de pulmón, de manera que aumenten las posibilidades de supervivencia de muchas personas en riesgo.

El cáncer de pulmón produce más de 1,7 millones de muertes por año, por lo que es el más letal de todos los cánceres del mundo, según cifras de la Organización Mundial de la Salud. Supera a los cáncer de mama y próstata y es la sexta causa más común de muerte.

Aunque tiene una de las peores tasas de supervivencia entre todos los cánceres, las intervenciones son mucho más exitosas cuando el cáncer se detecta de manera temprana. Se ha comprobado que la prueba de tomografía computarizada (TC) de dosis baja reduce la mortalidad, pero persisten desafíos que conducen a diagnósticos poco claros, procedimientos posteriores innecesarios y costos financieros.

Desde finales de 2017, Google explora cómo abordar estos desafíos utilizando la IA. Al usar los avances en modelado volumétrico 3D junto con los conjuntos de datos de socios como la Northwestern University, avanzamos en el modelado de la predicción del cáncer de pulmón y establecido bases para futuras pruebas clínicas. Estos prometedores hallazgos fueron publicados en «Nature Medicine».

Los resultados de la investigación

Los radiólogos suelen ver cientos de imágenes en 2D en una solo tomografía computarizada y el cáncer puede ser difícil de detectar. El modelo creado no solo puede generar la predicción general de malignidad del cáncer de pulmón (visto en volumen 3D), sino también identificar tejido maligno sutil en los pulmones (nódulos pulmonares).

El modelo también considera la información de exploraciones anteriores, lo cual es útil para predecir el riesgo de cáncer de pulmón, dado que la tasa de crecimiento de nódulos pulmonares sospechosos puede ser indicativo de malignidad. Para cada paciente, la IA utiliza como entrada la tomografía computarizada actual y, si está disponible, una tomografía computarizada previa. El modelo entrega una predicción de malignidad general.

Para la investigación fueron aprovechados 45.856 casos anónimos de exploración por TC de tórax del conjunto de datos de investigación del NIH, obtenido a partir del estudio nacional de ensayo de detección en pulmón de la Northwestern University. Los resultados fueron validados con un segundo conjunto de datos, y comparados con los de seis radiólogos certificados en EE.UU.

El modelo se desempeñó a la par o mejor que los seis radiólogos, usando solo una tomografía computarizada para el diagnóstico. Detectó un 5% más de casos de cáncer y redujo los exámenes con falsos positivos en más de un 11%. En un paciente asintomático sin antecedentes de cáncer, el sistema de IA revisó y detectó un posible cáncer de pulmón en una exploración que anteriormente se había considerado normal.

Este trabajo demuestra el potencial de la IA para aumentar tanto la precisión como la consistencia de los exámenes, lo que podría ayudar a acelerar la adopción de pruebas de detección de cáncer de pulmón en todo el mundo.

Estos resultados necesitan estudios adicionales para evaluar su impacto y utilidad en la práctica clínica. Google está en conversaciones iniciales con socios alrededor del mundo para continuar con las investigaciones de validación clínica adicionales

Esta reciente investigación se enmarca en un programa más amplio; en los últimos tres años, equipos de Google han estado aplicando inteligencia artificial a distintos problemas de atención médica, desde diagnosticar enfermedades oculares hasta pronosticar posibles resultados médicos a partir de registros médicos.