Hace un tiempo hablábamos de cómo la inteligencia artificial nos ayuda a combatir el cáncer de mama. Recientemente, investigadores del MIT presentaban una aplicación práctica de esta tecnología. Una aplicación que podría ayudar a prevenir este tipo de tumores con hasta cinco años de antelación y evitando sesgos de distintos tipos. ¿Cómo funciona?
Una nueva manera de analizar las mamografías
El laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) y el Hospital General de Massachusetts han presentado un modelo de Deep Learning que no solo permite predecir un cáncer de mama futuro, sino que, a diferencia de métodos anteriores, elimina distintos tipos de sesgos propios de la raza de la mujer, por ejemplo.
Un algoritmo de Deep Learning es un código de instrucciones informáticas complejo que «aprende» analizando casos nuevos.** Este código permite identificar y detectar los patrones de un cáncer de mama potencial mucho antes de que este aparezca a partir de una imagen de la mamografía**.
Para ello, el algoritmo fue entrenado con imágenes de mamografías de más de 60.000 pacientes. El algoritmo aprendió a identificar los patrones observados en las mujeres que, cinco años después, sufrieron cáncer de mama. Con este proceso crearon un modelo que reconoce los patrones sutiles en el tejido mamario que constituyen los primeros signos del cáncer.
Con antelación y sin tantos sesgos
El algoritmo es capaz de detectar la posibilidad de sufrir un cáncer de mama con cinco años de antelación y más eficacia que un médico. No es de extrañar, pues una máquina es capaz de analizar con mucha más resolución una imagen. También es más competente detectando patrones mejor que ningún ser humano.
Además, este algoritmo es capaz de reducir los sesgos, por ejemplo, entre mujeres de distinta raza. Esto supone un problema en el diagnóstico precoz, algo que llega a suponer un impedimento incluso para otros algoritmos similares. Por ejemplo, es más difícil detectar el cáncer de mama si contamos con mujeres de raza negra y raza blanca en la misma muestra.
Pero los investigadores han añadido las instrucciones necesarias para que este sesgo no haga fallar la prueba nunca más. Por otro lado, también se podrían incluir nuevas reglas (y entrenar al algoritmo) para que se deshiciese de otros sesgos como la edad.
Por el momento, la investigación ha sido presentada y sigue adelante. Al contrario de lo que ocurre con los medicamentos, la aplicación de los sistemas informáticos al diagnóstico puede ser relativamente rápida. Esta investigación, probablemente, ayudará a mejorar las pruebas con las que ya contamos y antes de lo que pensamos.
Bibliografía
- «A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction | Radiology». s. f. Accedido 15 de mayo de 2019. https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2019182716.
- Parra, Sergio. 2019. «La Inteligencia Artificial ya permite detectar un cáncer de mama con hasta cinco años de anticipación». Xataka Ciencia. 8 de mayo de 2019. https://www.xatakaciencia.com/medicina/inteligencia-artificial-permite-detectar-cancer-mama-cinco-anos-anticipacion.
- «Using AI to predict breast cancer and personalize care | MIT CSAIL». s. f. Accedido 15 de mayo de 2019. https://www.csail.mit.edu/news/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care
