La inteligencia artificial ha protagonizado avances tan interesantes como el descubrimiento de un planeta fuera del sistema solar, el diseño de la cerveza del futuro o el desarrollo de coches autónomos, por citar solo algunos ejemplos. Pero las investigaciones en algoritmos y redes neuronales cada vez están más interesadas en las aplicaciones biomédicas, con el objetivo de mejorar el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.

Un sistema presentado por la Universitat Politècnica de València (UPV), el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universitat de València (UV), entre otras instituciones, emplea precisamente la inteligencia artificial para reducir los falsos positivos en el diagnóstico del cáncer de mama. Su iniciativa forma parte del proyecto internacional Digital Mammography DREAM Challenges, considerada como una de las iniciativas más importantes para aplicar la inteligencia artificial en la detección de este tipo de tumores, según destacó un trabajo publicado en la revista Breast el año pasado.

Según defienden los investigadores, se trata del método de diagnóstico del cáncer de mama apoyado por inteligencia artificial más fiable conseguido hasta la fecha, ya que consigue una detección ajustada al 90%. Las técnicas actuales se centran en las zonas consideradas como sospechosas, lo que puede generar falsas alarmas y equivocaciones. Su sistema basado en IA, por el contrario, trata de reducir el número de regiones bajo sospecha y ofrecer información sobre la posible presencia de un cáncer gracias a la utilización de algoritmos predictivos y redes neuronales.

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Imagen cedida por el CSIC.

Al reducir las zonas sospechosas, los científicos creen que el sistema también podría ayudar a disminuir el número de pruebas clínicas que una paciente debe reducir y el coste sanitario. “Además, si por otros indicios clínicos el profesional sospecha que se encuentra ante un diagnóstico positivo no evidente, puede amplificar regiones que presentan mayores sospechas de malignidad, y que aún no son detectables por el ojo humano experto, para facilitar futuras localizaciones de biopsia”, explica Francisco Albiol, investigador del Instituto de Física Corpuscular, centro mixto del CSIC y la UV.

“Por cada año de diagnóstico precoz del cáncer de mama, se aumenta un 20% la esperanza de vida a cinco años de las pacientes. De ahí que el algoritmo que hemos desarrollado pueda ser una herramienta de gran utilidad en el diagnóstico precoz de este tipo de cáncer, ofreciendo a los profesionales clínicos un sistema experto adicional", defiende Albiol. Su equipo es el único español que forma parte de los DREAM Challenges, un proyecto apoyado por las principales asociaciones norteamericanas contra el cáncer y multinacionales como IBM y Amazon. Los resultados obtenidos por este método, que ha analizado datos de pacientes de diversas instituciones médicas de Estados Unidos, han sido presentados recientemente en un congreso de la Sociedad Internacional de Biología Computacional celebrado en Nueva York.

El desarrollo de este tipo de sistemas basados en la inteligencia artificial va dirigido no solo a disminuir el número de falsos positivos, sino que también existen otras investigaciones enfocadas en aumentar la rapidez del diagnóstico o detectar tumores que pueden pasar desapercibidos mediante las técnicas convencionales. Según un estudio publicado en JAMA, las aplicaciones de la IA no se centran únicamente en los tumores de mama, sino que también existen otros equipos trabajando en el diagnóstico de nódulos pulmonares o cánceres que afecten al cerebro. Además de su utilización para mejorar la detección por imagen, otros científicos apuntan que el futuro de la inteligencia artificial también pasa por integrar datos y acelerar las investigaciones en medicina personalizada.