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Inteligencia Artificial y la Detección del Cáncer de Mama
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23 de Noviembre del 2023 | Por Eilen Legorreta

Cuando hablamos de Inteligencia Artificial (IA), es común que para la gran mayoría en este 2023 se asocie con ChatGPT. Aunque dicha asociación no es incorrecta, es importante mencionar que ChatGPT es solo una de una gran cantidad de aplicaciones que están emergiendo.

No veamos a la IA como sinónimo de ChatGPT. La Inteligencia Artificial se refiere a la capacidad de las máquinas y sistemas informáticos para realizar tareas que, si se realizaran por seres humanos, requerirían de su inteligencia, como el aprendizaje, la selección, el razonamiento lógico y la comprensión del lenguaje natural. ChatGPT, por ejemplo, es una aplicación especializada en procesar y generar contenido de texto en lenguaje natural, como respuestas a preguntas, conversaciones, descripciones y más. Puedes interactuar con ChatGPT mediante texto y obtener respuestas en texto.

Sin embargo, de las aplicaciones más impactantes son las que cuentan con la capacidad para el reconocimiento e interpretación de imágenes, y con los desarrollos recientes podría ser que esto cambie de manera radical la forma en la que se realizan los procesos de detección temprana de enfermedades. Pero ¿Cómo funciona realmente esta tecnología y cuál es su potencial para transformar la medicina tal y como la conocemos?

Partamos de la forma en cómo se hacen las cosas actualmente. Los especialistas médicos realizan diagnósticos con base en las interpretaciones de las imágenes que resultan de los estudios practicados. Podemos decir que el diagnóstico es una combinación de experiencia y conocimiento que requiere de la inteligencia humana. Es decir, para que un especialista pueda considerarse como tal es necesario que atraviese por todo un proceso de aprendizaje no sólo teórico sino práctico. Esa es una de las razones fundamentales por las que la especialización en medicina toma muchos años de formación.

Las aplicaciones de Inteligencia Artificial para el reconocimiento e identificación de imágenes se basan en una rama llamada 'aprendizaje automático' o machine learning. Y tienen un punto en común con el proceso de formación de especialistas, ya que en lugar de ser programados de manera explícita para realizar tareas, aprenden de millones de datos, en forma de imágenes, diagnósticos y experiencias anteriores. Esto permite a las máquinas mejorar su rendimiento en una tarea específica a medida que adquieren más datos y experiencia.

Los sistemas de IA descomponen las imágenes en millones de píxeles y los analizan. Utilizan modelos de aprendizaje automático entrenados previamente en enormes conjuntos de datos médicos para identificar patrones, estructuras y anomalías. Esta capacidad de 'ver' más allá de lo que el ojo humano puede detectar, a menudo, ayuda al especialista médico para generar un diagnóstico más preciso y temprano.

En septiembre, The Lancet Digital Health publicó el artículo 'Digital solutions for early breast cancer detection' (Soluciones digitales para la detección temprana del cáncer de mama) en donde aborda la creciente incidencia de cáncer de mama a nivel global y la necesidad de identificar a las personas con mayor riesgo de desarrollar esta enfermedad. Se menciona que para el año 2040 se estiman más de 3 millones de nuevos casos de cáncer de mama y 1 millón de muertes anuales en todo el mundo. La detección temprana es crucial para reducir la mortalidad, y en este sentido, se exploran modelos de pronóstico que pueden predecir el riesgo de mortalidad por cáncer de mama a 10 años.

Uno de los principales retos es el aumento de la carga de trabajo de los radiólogos si se implementa un enfoque basado en el riesgo para el tamizaje. Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial, que podría ayudar a detectar anomalías en las mamografías y reducir la carga de trabajo de los radiólogos. Se menciona un ensayo clínico que demuestra que la IA puede mantener una tasa de detección de cáncer similar a la lectura doble estándar; es decir, la IA fue efectiva para detectar casos de cáncer de mama de manera comparable a los radiólogos humanos que realizan la lectura doble. Al mismo tiempo se redujo la carga de trabajo de la lectura en un 44.3%, lo que significa que los radiólogos necesitaron menos tiempo y esfuerzo para llevar a cabo sus evaluaciones.

Sin embargo, también se destaca que la IA puede detectar un mayor número de cánceres in situ, lo que podría llevar a la “sobre-detección” Para evitar esto, dichas aplicaciones deben adaptarse para optimizar el equilibrio entre la detección temprana del cáncer de mama y los costos de tamizaje. Esto se vuelve especialmente relevante en regiones con escasez de profesionales de la oncología, donde la capacitación digital puede desempeñar un papel fundamental, ya que existen desafíos en el acceso a la atención médica en países de ingresos bajos y medianos. Se mencionan innovaciones como aplicaciones móviles para fomentar el autoexamen de mamas y unidades móviles de mamografía para comunidades desatendidas.

Si bien la IA tiene un potencial extraordinario para la prevención del cáncer y otros grandes casos por resolver dentro de la medicina, también plantea desafíos éticos y de privacidad que deben considerarse. Sin embargo, el balance es definitivamente positivo: a medida que avanzamos hacia un futuro donde la detección temprana y la prevención de enfermedades son posibles gracias a la inteligencia artificial, el panorama de la atención médica estará experimentando una transformación que podrá cambiar vidas y salvar muchas otras.

El 19 de octubre ha sido designado por la Organización Mundial de la Salud (OMS) como el Día Mundial de la Lucha contra el Cáncer de Mama. En nuestra edición de noviembre, deseamos subrayar que esta es una batalla en la que debemos comprometernos, recordando que es continua y que requiere nuestra atención durante los 365 días del año.

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