marzo 1, 2024

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Cómo se está utilizando la IA para detectar el cáncer que los médicos pasan por alto

Cómo se está utilizando la IA para detectar el cáncer que los médicos pasan por alto

Dentro de una habitación a oscuras en el hospital del distrito de Pács-Kiskun en las afueras de Budapest, la Dra. Eva Ambroszi, radióloga con más de dos décadas de experiencia, miraba la pantalla de una computadora que mostraba la mamografía de un paciente.

Dos radiólogos habían dicho previamente que las radiografías no mostraban signos de que la paciente tuviera cáncer de mama. Pero el Dr. Ambroszi estaba observando de cerca varias áreas del escaneo marcadas con un círculo rojo, que el software de IA había etiquetado como posiblemente cancerosas.

«Esto es algo», dijo. Pronto se ordenó que llamaran a la mujer para una biopsia, que se llevaría a cabo dentro de la próxima semana.

Los avances en inteligencia artificial están comenzando a generar avances en la detección del cáncer de mama al detectar signos que los médicos pasan por alto. Hasta ahora, la tecnología está mostrando una capacidad notable para detectar el cáncer al menos tan bien como los radiólogos humanos, según los primeros hallazgos y los radiólogos, en lo que quizás sea la señal más tangible hasta ahora de cómo la IA puede mejorar la salud pública.

Hungría, que tiene un sólido programa de detección de cáncer de mama, es una de las regiones más grandes para probar la tecnología en pacientes reales. En cinco hospitales y clínicas que realizan más de 35 000 escaneos al año, los sistemas de inteligencia artificial lanzados a partir de 2021 ahora ayudan a detectar signos de cáncer que los radiólogos pueden haber pasado por alto. Clínicas y hospitales en los Estados Unidos, Gran Bretaña y la Unión Europea también han comenzado a probar o proporcionar datos para ayudar a desarrollar sistemas.

El uso de la IA va en aumento a medida que la tecnología se convierte en el centro del auge de Silicon Valley, con el lanzamiento de chatbots como ChatGPT que muestran cómo la IA tiene la notable capacidad de comunicarse en prosa similar a la humana, con resultados a veces inquietantes. Construida sobre un modelo similar utilizado por chatbots y modelado en el cerebro humano, la tecnología de detección de cáncer de mama muestra otras formas en que la IA impregna la vida cotidiana.

Los médicos y los desarrolladores de IA dijeron que el uso generalizado de la tecnología de detección del cáncer todavía enfrenta muchos obstáculos. Se necesitan ensayos clínicos adicionales antes de que los sistemas puedan adoptarse ampliamente como un segundo o tercer lector para las pruebas de detección de cáncer de mama, más allá del número limitado de entornos que ahora utilizan esta tecnología. La herramienta también debe demostrar que puede producir resultados precisos en mujeres de todas las edades, etnias y tipos de cuerpo. Los radiólogos dijeron que la tecnología debería ser capaz de identificar formas más complejas de cáncer de mama y reducir los falsos positivos no cancerosos.

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Las herramientas de IA también han generado un debate sobre si pueden reemplazar a los radiólogos humanos, y los fabricantes de tecnología enfrentan el escrutinio regulatorio y la resistencia de algunos médicos e instituciones de salud. Por ahora, esas preocupaciones parecen exageradas, y muchos expertos dicen que la tecnología solo será efectiva y confiable para los pacientes si se usa en asociación con médicos capacitados.

En última instancia, la IA podría salvar vidas, dijo el Dr. Laszlo Tabar, un educador de mamografía líder en Europa, quien dijo que adquirió la tecnología después de revisar su desempeño en la detección del cáncer de mama por parte de varios proveedores.

Dijo: «Sueño con el día en que las mujeres vayan a un centro de cáncer de mama y pregunten: ‘¿Tienes inteligencia artificial o no?'». «

En 2016, Jeff Hinton, uno de los principales investigadores de inteligencia artificial del mundo, argumentó que la tecnología superaría las habilidades de los radiólogos en cinco años.

«Creo que si eres radiólogo, eres como Wile E. Coyote en una caricatura». le dijo al New Yorker en 2017. «Ya estás al borde del acantilado, pero aún no has mirado hacia abajo. No hay tierra debajo».

El Sr. Hinton y dos de sus estudiantes de la Universidad de Toronto construyeron un sistema de reconocimiento de imágenes que puede identificar con precisión objetos comunes como flores, perros y automóviles. La tecnología en el corazón de su sistema, llamada red neuronal, se basa en cómo el cerebro humano procesa la información de varias fuentes. Es lo que se usa para identificar personas y animales en fotos publicadas en aplicaciones como Google Photos, y permite que Siri y Alexa reconozcan las palabras que pronuncian las personas. Las redes neuronales también han liderado la nueva ola de chatbots como ChatGPT.

Muchos evangelistas de la IA creen que dicha tecnología se puede aplicar fácilmente a la detección de enfermedades y enfermedades, como el cáncer de mama en una mamografía. En 2020, 2,3 millones de personas fueron diagnosticadas con cáncer de mama y 685.000 fallecieron a causa de la enfermedad, según la Organización Mundial de la Salud.

El Sr. Kecskemethy creció en Hungría y pasó un tiempo en uno de los hospitales más grandes de Budapest. Su madre era radióloga, quien le dio una idea de primera mano de las dificultades de encontrar un pequeño tumor maligno dentro de una fotografía. Los radiólogos a menudo pasan horas todos los días en un cuarto oscuro mirando cientos de imágenes y tomando decisiones que cambian la vida de los pacientes.

«Es muy fácil pasar por alto las pequeñas lesiones», dijo la Dra. Edith Karpaty, la madre del Sr. Kesksmithy, quien ahora es directora de productos médicos de Kheiron. «No puedo mantener la concentración».

Kecskemethy, junto con el cofundador de Kheiron, Tobias Rijken, experto en aprendizaje automático, dijo que la IA debería ayudar a los médicos. Para entrenar sus sistemas de IA, recopilaron más de cinco millones de mamografías históricas de pacientes ya diagnosticadas, proporcionadas por clínicas en Hungría y Argentina, así como instituciones académicas, como la Universidad de Emory. La empresa con sede en Londres también está pagando a 12 radiólogos para etiquetar las imágenes utilizando un software especial que enseña a la IA a detectar crecimientos cancerosos por su forma, densidad, ubicación y otros factores.

A partir de los millones de casos que ingresan al sistema, la tecnología crea una representación matemática de las mamografías y las personas con cáncer. Con la capacidad de mirar cada imagen con más precisión que el ojo humano, luego compara esta línea de base para encontrar anomalías en cada mamografía.

El año pasado, después de analizar más de 275.000 casos de cáncer de mama, Kheron mencionado Su software de inteligencia artificial iguala el rendimiento de los radiólogos cuando actúa como un segundo lector para los exámenes de mamografía. También reduce la carga de trabajo de los radiólogos en al menos un 30 por ciento porque reduce la cantidad de radiografías que necesitan leer. En otros hallazgos de una clínica húngara el año pasado, la tecnología aumentó la tasa de detección de cáncer en un 13 por ciento porque se identificaron más tumores malignos.

El Dr. Tabar, cuyas técnicas de lectura de mamogramas son comúnmente utilizadas por los radiólogos, probó el software en 2021 al recuperar varios de los casos más desafiantes de su carrera en los que los radiólogos no detectaron signos de cáncer. En cada caso, fue descubierto por inteligencia artificial.

“Me sorprendió muchísimo lo bueno que era”, dijo el Dr. Tabar. Dijo que no tenía ninguna conexión financiera con Kheiron cuando probó la tecnología por primera vez y desde entonces ha recibido honorarios de consultoría por comentarios para mejorar los sistemas. Dijo que los sistemas que probó de otras compañías de inteligencia artificial, incluidas Lunit Insight de Corea del Sur y Vara de Alemania, también proporcionaron resultados de detección alentadores.

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La tecnología de Kheiron se usó por primera vez en pacientes en 2021 en una pequeña clínica en Budapest llamada MaMMa Clinic. Una vez que se completa la mamografía, dos radiólogos la revisan para detectar signos de cáncer. Luego, la IA se une a los médicos o marca áreas para verificar dos veces.

En cinco sitios de MaMMa Klinika en Hungría, se han documentado 22 casos desde 2021 en los que AI identificó cánceres que los radiólogos no detectaron, con alrededor de 40 casos más bajo revisión.

András Vadászy, director de la Clínica MaMMa, quien conoció a Kheiron a través del Dr. Karpati, la madre del Sr. Kecskemethy, «Es un gran logro». “Si esta operación va a salvar una o dos vidas, valdrá la pena”.

Khero dijo que la tecnología funcionaba mejor junto con los médicos, en lugar de reemplazarlos. Será utilizado por NHS Escocia como un lector adicional para exámenes de detección de mamografías en seis sitios, y estará en alrededor de 30 sitios de detección de cáncer de mama administrados por NHS Inglaterra para finales de año. El Hospital Universitario de Oulu en Finlandia también planea usar la tecnología, y un autobús viajará por Omán este año para realizar exámenes de detección de cáncer de mama utilizando IA.

“IA-plus-Doctor debería reemplazar al Doctor por sí solo, pero AI no debe reemplazar al Doctor”, dijo el Sr. Kecskemethy.

El Instituto Nacional del Cáncer ha estimado Alrededor del 20 por ciento de los cánceres de mama se pasan por alto durante las mamografías de detección.

Constance Lehmann, MD, profesora de radiología en la Escuela de Medicina de Harvard y jefa de mamografía y radiología en el Hospital General de Massachusetts, instó a los médicos a mantener la mente abierta.

No somos insignificantes, dijo, pero hay tareas que se hacen mejor con computadoras.

En el hospital del distrito de Pács-Kiskun, en las afueras de Budapest, la Dra. Ambrozai dijo que inicialmente se mostró escéptica con respecto a la tecnología, pero rápidamente se sintió atraída. Sacó una radiografía de una mujer de 58 años con un pequeño tumor detectado por la IA que el Dr. Ambrosai tenía problemas para ver.

Ella dijo que la IA vio algo que «parecía aparecer de la nada».