Google ha logrado desarrollar, en colaboración con expertos del DeepMind, Cancer Research UK Imperial Center, Northwestern University y Royal Surrey County Hospital, un sistema de inteligencia artificial capaz de detectar el cáncer de mama mejor que los radiólogos.
La prueba por excelencia para la detección de esta patología es, a día de hoy, la mamografía. Sin embargo, se producen con frecuencia falsos positivos y negativos debido a la dificultad para interpretar las imágenes de rayos X.
Esto, recuerdan los autores principales del trabajo, Shravya Shetty y Daniel Tse, hace que haya retrasos en el diagnóstico y tratamiento del cáncer de mama, que los pacientes se sometan a un "estrés innecesario" y que los radiólogos tengan "mayor carga" de trabajo.
Todo ello podría cambiar con el nuevo modelo de inteligencia artificial desarrollado por Google, un trabajo que ha sido publicado en la revista Nature y que ha evidenciado que detecta con mayor precisión el cáncer de mama y ofrece menos falsos positivos y negativos.
Menos falsos positivos y negativos
Para evaluar su eficacia y comprobar si el sistema podía aprender a detectar signos de cáncer de mama en los escáneres, los expertos analizaron datos de mamografías de más de 76.000 mujeres del Reino Unido y otras 15.000 de Estados Unidos.
Después, evaluaron a más de 25.000 mujeres del Reino Unido y 3.000 de Estados Unidos, lo que les permitió comprobar que se habían reducido un 5,7 por ciento los falsos positivos entre las mujeres estadounidenses y un 1,2 por ciento entre las inglesas. Del mismo modo, se produjo una disminución del 9,4 por ciento de los falsos negativos en Estados Unidos y del 2,7 por ciento en Reino Unido.
Solo con imágenes
El modelo creado por Google, además, precisa menos información para identificar el cáncer de mama que los radiólogos, que necesitan las historias clínicas de los pacientes y los resultados obtenidos en mamografías anteriores.
"A pesar de trabajar solo con las imágenes de rayos X más recientes, nuestro modelo ha superado a los radiólogos en la identificación precisa del cáncer de mama", subrayan los expertos de Google, que avanzan ya que el modelo podría aumentar la precisión y eficiencia de los programas de detección del cáncer de mama, así como reducir los tiempos de espera y el estrés para los pacientes.
