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Vea cómo funciona la inteligencia artificial en el diagnóstico de cáncer de seno

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, por el Equipo del NCI

Para los pacientes con tumores cerebrales, el primer paso del tratamiento suele ser una cirugía para eliminar la mayor cantidad posible de masa tumoral. Las muestras tumorales que se obtienen y analizan durante la cirugía sirven para diagnosticar con precisión el tumor y definir los márgenes entre el tumor y el tejido cerebral sano.

No obstante, este análisis patológico durante la cirugía (intraoperatorio) lleva tiempo; un patólogo debe preparar, teñir y analizar la muestra mientras el cirujano y el paciente esperan los resultados. Ahora, en un nuevo estudio se indica que mediante el uso combinado de inteligencia artificial y una técnica avanzada de obtención de imágenes es posible diagnosticar con precisión los tumores cerebrales en menos de 3 minutos durante la cirugía. Con este método también se diferenció con exactitud el tejido tumoral del tejido sano.

Los resultados se publicaron el 6 de enero en Nature Medicine.

"Esta tecnología es alentadora, en particular para pacientes con tumores que se detectaron en forma reciente y para pacientes con [tumores recidivantes] que se someterán a una segunda o tercera cirugía", expresó el doctor Daniel Orringer, de Langone Health en la Universidad de Nueva York (NYU), que colaboró en la dirección del estudio.

Según el equipo de investigación, este estudio abre las puertas para "ofrecer acceso sin precedentes al diagnóstico intraoperatorio de tejido mientras el paciente está en la mesa de operaciones" y, a la vez, "disminuye el riesgo de extirpar... tejido normal adyacente al [tumor]".

El doctor y licenciado en Medicina Kareem Zaghloul, neurocirujano de la Unidad de Neurología Quirúrgica de los Institutos Nacionales de la Salud (NIH), que no participó en la investigación, comentó que los resultados del estudio son alentadores. "Este tipo de técnica nos ayuda a saber cuán intensiva o conservadora debe ser la cirugía", puntualizó el doctor Zaghloul.

La aplicación de la imaginología y la tecnología de inteligencia artificial

Para mejorar el análisis histopatológico intraoperatorio que se usa en la actualidad, un equipo de investigación dirigido por los doctores Orringer y Todd Hollon (jefe de residentes de neurocirugía en la Universidad de Michigan) quiso probar si era posible combinar las imágenes obtenidas mediante estudio histológico por estimulación Raman (SRH) con el poder predictivo de la inteligencia artificial.

La técnica de SRH, un tipo especializado de microscopía, se usa para visualizar muestras de tejido recién obtenidas en la sala de operaciones e incluso producir el mismo tipo de tinción que los patólogos aplican a las muestras de tejido congeladas para analizar la estructura celular. En la Universidad de Michigan, hay equipos de cirugía que ya usan un sistema de SRH para algunos procedimientos de tumores cerebrales y de cánceres de cabeza y cuello.

Para la inteligencia artificial se emplean computadoras potentes para desempeñar tareas que en general se asocian con la inteligencia humana. Un tipo de inteligencia artificial que se conoce como aprendizaje profundo usa algoritmos matemáticos complejos, que a veces se llaman redes de giros neuronales, para extraer características de los datos y aprender de estas.

Esta autocapacitación hace que el algoritmo identifique patrones y analice imágenes. En medicina, por ejemplo, se estudian estos algoritmos para determinar si sirven para evaluar mamografías, detectar tejido precanceroso en el cuello uterino o detectar lunares cancerosos con mayor precisión.

A fin de combinar la potencia de la técnica del SRH con la inteligencia artificial, los investigadores comenzaron por alimentar un algoritmo con imágenes del tejido de un tumor cerebral producidas con SRH. Para esta capacitación se usaron más de 2,5 millones de imágenes de tejido tumoral de 415 pacientes. Las imágenes incluyeron tres clasificaciones de tejido no tumoral, incluso de sustancia gris o blanca sana, y 10 de los tipos más comunes de tumores cerebrales, que representan más de 90 % de todos los diagnósticos de tumores cerebrales en los Estados Unidos.

"Al principio, fue un gran reto decidir el tamaño y la resolución ideales de las imágenes para capacitar al algoritmo", comentó el doctor Hollon. Una vez que determinamos los parámetros ideales, el algoritmo aprendió a clasificar las muestras de tejido en: tumor confirmado, tejido no tumoral o tumor sin diagnóstico (es decir, que el análisis mediante inteligencia artificial no fue posible).

Pruebas en un estudio clínico

A fin de explorar el valor clínico de la tecnología combinada de SRH e inteligencia artificial para el diagnóstico de tumores cerebrales, los investigadores inscribieron a cerca de 280 pacientes en un estudio clínico; todos los participantes autorizaron a que los cirujanos recolectasen más tejido tumoral del que hubiesen obtenido en forma usual, pero de tal forma que no aumentara el riesgo.

Las muestras de tejido se dividieron en dos y se analizaron con la nueva técnica (imágenes creadas con SRH y clasificadas por el algoritmo) en la sala de operaciones y, además, se hizo un análisis histopatológico convencional (preparación, tinción y análisis de tejidos por un patólogo) para ver si la nueva tecnología era tan precisa como la tecnología convencional.

Se comprobó que así fue. El algoritmo determinó en forma correcta el diagnóstico de los tumores cerebrales 94,6 % de las veces, mientras que los análisis convencionales de patología tuvieron un índice general de precisión de 93,9 %.

En los casos en los que el algoritmo clasificó de forma incorrecta las muestras de tejido, un patólogo determinó el diagnóstico correcto. En los casos en que los patólogos clasificaron la muestra en forma incorrecta, el algoritmo determinó el diagnóstico correcto.

Los investigadores señalaron que la capacidad de la técnica de inteligencia artificial y la de los patólogos mediante comprobación mutua destaca la necesidad de que los patólogos trabajen con la técnica de inteligencia artificial. Esta labor conjunta facilitaría la interpretación de los casos difíciles y garantizaría la mayor precisión diagnóstica posible.

Mejora de la precisión quirúrgica

Es posible determinar el grado en que se logró eliminar el tumor durante la cirugía y, también mediante una resonancia magnética (IRM) posoperatoria que muestre cuán completa fue la extirpación. Al eliminar la mayor cantidad posible de tejido tumoral durante la cirugía se mejora la supervivencia de los pacientes. Sin embargo, si se extirpa demasiado tejido cerebral sano durante la cirugía, se producen consecuencias graves y dañinas para los pacientes, como deterioro en la motricidad, pérdida de memoria o problemas de la vista.

Para evaluar este aspecto, los investigadores analizaron también la capacidad de la nueva técnica para distinguir entre el tejido cerebral tumoral y el tejido sano mientras el paciente seguía en cirugía.

Debido a que las células tumorales a veces se infiltran al tejido sano, es difícil identificar a simple vista el límite entre el tejido tumoral y el tejido sano durante la cirugía. La técnica de inteligencia artificial divide la imagen de cada muestra en sectores más pequeños y esto permite a los cirujanos identificar con rapidez y claridad las áreas con tejido tumoral o tejido sano.

El doctor Orringer mencionó que, con el uso de SRH y la inteligencia artificial combinadas, "podemos... visualizar las [células] tumorales que, de lo contrario, son invisibles durante la cirugía".

Además, debido a que "el pronóstico de los pacientes depende del alcance de la resección", aclaró el doctor Zaghloul, si contamos con información más precisa sobre el margen entre el cerebro y el tumor "podríamos obtener mejores resultados de tratamiento para los pacientes y menos complicaciones por la cirugía porque se conserva más tejido sano¨.

El futuro de la inteligencia artificial en los tumores cerebrales

Antes de que el uso de esta nueva técnica se extienda a otros centros e instituciones, "se necesita probar la técnica de forma fiable con más pacientes y ampliar su uso para incluir los tumores cerebrales poco comunes", concluyó el doctor Zaghloul.

En la actualidad, la imaginología por SRH se usa en varios centros oncológicos importantes de los Estados Unidos. El doctor Orringer explicó que tanto la inteligencia artificial como la imaginología por SRH son técnicas emergentes, o sea que habrá desafíos para integrarlas a la atención médica, como problemas financieros o reglamentarios, y de capacitación del personal clínico.

No obstante, el doctor Orringer espera que el uso de la técnica combinada de SRH e inteligencia artificial se amplíe en el futuro a otros sitios, como los centros con pocos recursos para análisis patológicos, y se aplique a otros tipos de cáncer.

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La inteligencia artificial acelera el diagnóstico de tumores cerebrales

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En un nuevo estudio se comprobó que el uso de inteligencia artificial con una técnica avanzada de imágenes permite diagnosticar con precisión los tumores cerebrales en menos de 3 minutos durante la cirugía. Con este método, también se pudo distinguir con exactitud el tejido tumoral del tejido sano.

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Los avances en el terreno de la Inteligencia Artificial (IA) están irrumpiendo con fuerza en la medicina. Esta potente herramienta destaca especialmente en el análisis y procesamiento de diversas imágenes médicas de radiografías, resonancias magnéticas, TACs, microscopía... Sin embargo, su utilidad va mucho más allá y diversas tecnologías de IA han demostrado resultados excelentes a la hora evaluar grandes cantidades de datos a partir de historias clínicas para realizar diagnósticos certeros.

Los éxitos cosechados hasta ahora apuntan a un futuro no muy lejano en el que médicos, IA y robots trabajen cada día de forma conjunta y coordinada para aplicar una medicina más precisa y eficiente, gracias a la superación de las limitaciones humanas a la hora de procesar descomunales cantidades de datos. En ese sentido, una IA no necesita ser perfecta para resultar de utilidad en la práctica médica, tan solo necesita ser mejor y más rápida que los médicos a la hora de ofrecer un diagnóstico o una predicción. Se estima que en torno al 15 % de los diagnósticos realizados por los facultativos son erróneos y las IA podrían contribuir para reducir ese porcentaje de fallos.

Aunque aún hay mucho margen de mejora en el desarrollo general de las IAs, en la actualidad ya existen usos concretos de esta tecnología que han demostrado de forma científica una mayor precisión y rapidez en diferentes tareas realizadas normalmente por los médicos. Google e IBM (con su sistema Watson Health) son dos de las grandes empresas que mayor empujón han dado a este sector, pues están involucradas en múltiples proyectos de IAs con fines médicos.

A continuación, estas son diversas áreas donde las IAs superan ya a los médicos a la hora de realizar diagnósticos:

Inteligencia artificial contra el cáncer

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La inteligencia artificial puede ofrecer una elevada precisión en el diagnóstico de diferentes tipos de cáncer, lo que las convierte en prometedores apoyos para los médicos. En ese sentido, un sistema llamado Biomind AI, desarrollado por un hospital y varias universidades chinas, superó a 15 médicos prestigiosos hace 3 años a la hora de diagnosticar hematomas (acumulación de sangre) y diversos tumores cerebrales como meningiomas (tumores en las meninges) o gliomas (tumores a partir de células gliales). En concreto, su veloz diagnóstico ofrecía un porcentaje de acierto de en torno al 90 %, comparado con el 63-66 % de los facultativos. Este hito fue posible gracias al entrenamiento de esta IA durante 10 años a través del análisis de decenas de miles de imágenes de enfermedades del sistema nervioso.

Con respecto al cáncer de mama, en 2019 salieron publicados los primeros resultados de una IA capaz de detectar este tumor a partir de mamografías. Al comparar su desempeño con 101 radiólogos, se observó que esta tenía una precisión similar a la media de este colectivo, aunque superior que el 60 % de estos especialistas.

En 2016, otra IA fue capaz de tener éxito allí donde los médicos habían fracasado durante meses. En solo 10 minutos, la tecnología Watson de IBM consiguió diagnosticar un tipo raro de leucemia (cáncer de glóbulos blancos) en una mujer japonesa. La inteligencia artificial llegó al diagnóstico mediante el análisis de los datos genéticos de la paciente a través de su enorme base de datos, una labor que hubiera llevado semanas a los especialistas. De entre las más de 1.000 mutaciones detectadas en el ADN del tumor, la IA supo identificar aquellas que determinaban el tipo de cáncer.

También con enfermedades infantiles

Una IA desarrollada en China, a partir de aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural, ha conseguido diagnosticar múltiples dolencias (desde leves a graves) en niños con una precisión similar a los pediatras. Cuando sus resultados se comparaban con los médicos menos expertos, su fiabilidad era superior. Los investigadores usaron los datos de las historias clínicas de más de 500.000 pacientes de Guangzhou para entrenar al sistema. Entre los puntos fuertes de esta tecnología destaca una respuesta veloz y una mayor posibilidad de acierto a la hora de diagnosticar enfermedades raras, que suelen ser complicadas de reconocer por parte de los médicos.

Estudiando las arritmias

Más allá del cáncer, el diagnóstico de arritmias cardíacas es un campo en el que las IAs ofrecen una gran fiabilidad, ya que estas aparecen reflejadas de forma gráfica en los electrocardiogramas. Ya existen decenas de sistemas automáticos que son capaces de reconocer automáticamente y con gran velocidad alteraciones del ritmo del corazón, con una elevada precisión, hasta el punto de aprobarse como métodos de diagnóstico en varios países del mundo, junto con la supervisión de cardiólogos.

Inteligencia artificial en las enfermedades oculares

El diagnóstico de enfermedades oculares es otra área de aplicación de la inteligencia artificial donde se han observado resultados exitosos, especialmente para detectar alteraciones de la retina a través de diferentes imágenes: fondos de ojo, tomografía de coherencia óptica (OCT)... Por ejemplo, DeepMind de Google consiguió en 2016 identificar automáticamente la retinopatía diabética (enfermedad de la retina provocada por la diabetes) con una sensibilidad (porcentaje de acierto para detectar la enfermedad) del 97,5 % y una especificidad (porcentaje de acierto a la hora de descartar la enfermedad) del 98,5%, a través de imágenes del fondo de ojo.

A la hora de validar el algoritmo de la inteligencia artificial con una muestra de pacientes con diferencia etnias, volvió a mostrar una sensibilidad y especificidad muy altas (91 % y 9 % respectivamente). En comparación, los oftalmólogos suelen diagnosticar esta enfermedad de la retina con una sensibilidad del 73 % y una especificidad del 91 %. En 2018, esta herramienta volvía a demostrar su potencial: era capaz de detectar hasta 50 enfermedades y problemas oculares con una precisión tan alta como cualquier especialista.

La inflamación de la úvea (uveítis), la capa de tejido intermedia que recubre el ojo, es otra área en la que destacan las IAs para su diagnóstico. La IA Uvemaster, por ejemplo, presenta una precisión diagnóstica del 96, 6 %, superior a los oftalmólogos. Un éxito que se ha conseguido mediante aprendizaje profundo a través del análisis de ingentes cantidades de datos clínicos. Por otra parte, la inteligencia artificial en la actualidad es capaz de diagnosticar el glaucoma (daño del nervio óptico por una presión ocular demasiado alta) con una precisión superior al 90 %.

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La inteligencia artificial ya supera a los médicos en el diagnóstico de enfermedades

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Los avances en el terreno de la Inteligencia Artificial (IA) están irrumpiendo con fuerza en la medicina. Esta potente herramienta destaca especialmente en el análisis y procesamiento de diversas imágenes médicas de radiografías, resonancias magnéticas, TACs, microscopía...

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Hecho en Alemania

Gracias a la inteligencia artificial, una computadora puede generar diagnósticos con mucha más precisión y rapidez que un médico de carne y hueso. El aprendizaje automático revoluciona la medicina y la ayuda a luchar contra todo tipo de enfermedades.

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La inteligencia artificial en la medicina | DW | 23.12.2020

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Hecho en Alemania Gracias a la inteligencia artificial, una computadora puede generar diagnósticos con mucha más precisión y rapidez que un médico de carne y hueso. El aprendizaje automático revoluciona la medicina y la ayuda a luchar contra todo tipo de enfermedades.