El cáncer de mama sigue siendo una de las principales causas de mortalidad en mujeres en todo el mundo, afectando a millones de personas cada año. Detectarlo a tiempo es clave para mejorar las tasas de supervivencia, y aquí es donde la tecnología juega un papel crucial.
Google desarrolló un sistema de inteligencia artificial (IA) que promete revolucionar la detección temprana de esta enfermedad, salvando miles de vidas. La empresa hizo una investigación donde participaron más 25.000 mujeres, que demostró que la IA puede analizar mamografías con una eficiencia similar, a la de los radiólogos experimentados.
Según los estudios realizados, el sistema de inteligencia artificial no solo es capaz de identificar tumores malignos con gran precisión, sino que también podría reducir significativamente el número de diagnósticos incorrectos, tanto los falsos positivos como los falsos negativos.
Cómo la IA de Google realiza un diagnóstico temprano del cáncer
Para probar la eficacia de su IA, Google llevó a cabo un estudio masivo que involucró a 25.856 mujeres del Reino Unido y 3.097 de Estados Unidos. Todas ellas habían sido sometidas previamente a mamografías, y en muchos casos, se sabía con certeza si habían desarrollado o no cáncer de mama gracias a pruebas posteriores más concluyentes, como las biopsias.
El objetivo del estudio era comparar la capacidad de la IA para identificar tumores malignos, con las decisiones históricas tomadas por radiólogos humanos y con nuevas evaluaciones de seis radiólogos que revisaron 500 mamografías seleccionadas al azar.
Uno de los mayores desafíos del diagnóstico mediante mamografías, es la posible “ocultación” del cáncer por el tejido mamario denso, lo que puede dificultar su detección.
Con frecuencia, los radiólogos tienen que enfrentarse a casos donde el tumor se encuentra enmascarado, lo que aumenta el riesgo de diagnósticos erróneos. Entonces, la inteligencia artificial de Google está diseñada precisamente para superar este obstáculo, ayudando a hacer más precisos y certeros estos exámenes.
Cómo mejora el diagnóstico de cáncer de mama la IA de Google
Los resultados del estudio son prometedores. En Estados Unidos, la IA logró una reducción del 5,7% en los falsos positivos, es decir, en los casos donde se detecta un posible cáncer cuando en realidad no existe. En el Reino Unido, esta reducción fue del 1,2%.
En cuanto a los falsos negativos, que ocurren cuando el cáncer está presente pero no se detecta en la mamografía, la reducción fue aún más impresionante: un 9,4% en Estados Unidos y un 2,7% en el Reino Unido. En conjunto, la tecnología de Google consiguió una reducción global del 3,5% en los falsos positivos y del 8,1% en los falsos negativos.
Esta capacidad para reducir los falsos positivos y negativos es fundamental en la lucha contra el cáncer de mama. Un diagnóstico falso positivo no solo genera angustia innecesaria para las pacientes, sino que también puede llevar a tratamientos invasivos que no eran necesarios.
Por otro lado, un falso negativo puede retrasar el tratamiento oportuno, lo que puede tener consecuencias fatales. Al reducir ambos tipos de errores, la inteligencia artificial de Google tiene el potencial de mejorar significativamente los resultados de los programas de cribado de cáncer de mama.
Qué aspectos fueron sorprendentes al usar la IA de Google
Uno de los aspectos más sorprendentes del estudio es que el sistema de inteligencia artificial de Google operó con menos información que los radiólogos humanos.
Mientras que estos profesionales suelen tener acceso al historial médico completo de la paciente y a mamografías anteriores, la IA de Google solo utilizó el examen más reciente para emitir sus diagnósticos. A pesar de esta limitación, los resultados mostraron que la IA fue más precisa en muchos casos.
El equipo de Google destacó que, aunque este sistema de IA ha mostrado resultados prometedores, aún se requiere de más investigación y estudios clínicos antes de que pueda implementarse a gran escala.
También, es necesario contar con la aprobación de las autoridades de salud para que esta tecnología se utilice en los programas de detección de diversos tumores.
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