Nueva tecnología para detectar el cáncer de pulmón antes que los oncólogos

Investigadores del MIT han desarrollado una tecnología que es capaz de detectar el cáncer de pulmón, el más mortífero del mundo, incluso cuando los médicos humanos todavía no pueden verlo. Este modelo basado en inteligencia artificial puede ayudar a los radiólogos a ver signos de cáncer en las primeras fases de la enfermedad, cuando hay hasta un 70% de posibilidades de curarlo.

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Jesús Díaz

El cáncer de pulmón causó 1,7 millones de muertes a nivel mundial en 2020. Lo que lo hace el más mortífero de los cánceres con bastante diferencia con el resto. Está enfermedad, dicen los investigadores del MIT, es relativamente frecuente y difícil de tratar, sobre todo cuando alcanza una fase avanzada. Detectarlo con antelación, explican, hace que la tasa de supervivencia a cinco años sea de un 70 por ciento, pero cuando la enfermedad está avanzada solo llega a un 10 por ciento de supervivientes.

La nueva inteligencia artificial se llama Sybil, en honor a los oráculos de la Antigua Grecia, unas figuras femeninas que se encargaban de transmitir el conocimiento divino del pasado, presente y futuro. Y según sus creadores, puede analizar las imágenes del escáner de pulmón de los pacientes sin la asistencia de un médico humano y predecir el riesgo de padecer cáncer en los próximos seis años.

Cómo funciona

Sybil está entrenada con imágenes de LDCT —tomografía computarizada de dosis baja— que es el método más común para detectar el cáncer de pulmón en la actualidad. La primera tanda de imágenes que estudió Sybil contenía tumores cancerosos visibles, pero en una segunda fase le mostraron otras que no tenían signos apreciables de la enfermedad. Los tumores cancerígenos en el pulmón, dicen los investigadores, se representan en una pequeña fracción de los cientos de miles de píxeles que componen cada tomografía. Y para el equipo era importante que la máquina aprendiera a distinguirlos de otras porciones densas del tejido pulmonar como los nódulos pulmonares que, aunque tienen el potencial de ser cancerosos, la mayoría no lo son.

"Descubrimos que, aunque nosotros [los humanos] no podíamos ver exactamente dónde estaba el cáncer, el modelo podía tener cierto poder predictivo sobre qué pulmón acabaría desarrollando cáncer", comenta Jeremy Wohlwend, estudiante de doctorado de ingeniería eléctrica e informática del MIT y uno de los autores del artículo que se ha publicado recientemente en la revista Journal of Clinical Oncology. "Saber que [Sybil] era capaz de destacar qué lado era el más probable [de desarrollar cáncer] nos resultó realmente interesante".

Los datos del estudio demuestran que Sybil obtuvo índices C —o índices de concordancia, que es una métrica para evaluar las predicciones realizadas por un algoritmo y cuyo valor más alto es uno— de 0,75, 0,81 y 0,80 en el transcurso de seis años tomando en cuenta diversos datos de LDCT reales.

Cuánto falta para que llegue a los hospitales

Aunque este tipo de tecnologías son muy prometedoras, está costando que lleguen a aplicarse en los hospitales. La catedrática del MIT Regina Barzilay, coautora del estudio y directora de la facultad de IA de la Clínica Jamee, nos contó en declaraciones para Novaceno que hay dos partes en esa ecuación. Por un lado, la tecnología tiene que estar lista para su total implementación y por otro, los hospitales tienen que estar dispuestos a utilizarla, ponerla en práctica y regularla.

Barzilay, que fue diagnosticada con cáncer de mamá en 2014, desarrolló hace unos años una tecnología de inteligencia artificial que observa las pruebas de imagen de las mamografías y puede predecir el cáncer de mama antes que los radiólogos humanos.

“Lo que observo ahora es que se han desarrollado un montón de nuevas tecnologías y muy pocas de ellas se utilizan realmente. Los organismos reguladores, tanto en los Estados Unidos como en Europa, pasan mucho tiempo tratando de decir lo que puede ir mal, pero creo que es un gran error que está haciendo que esta tecnología no penetre realmente y no se use para mejorar la salud humana”, dice Barzilay.

La doctora equipara estos algoritmos de predicción del cáncer con los que ya usa Amazon para analizar nuestros hábitos de compra y predecir, mediante patrones de comportamiento, lo que querremos comprar en el futuro. Para la doctora Barzilay, los ordenadores pueden usarse para trazar el historial médico de muchos pacientes y predecir y tratar mejor la enfermedad.

“Servicios como Amazon y otros te proporcionan una experiencia de compra muy personalizada basada en quién eres y todo lo que has hecho. Y cada pequeño clic que has hecho, ellos lo usan para darte recomendaciones. Pero, por otro lado, cuando vas al médico, no hay ningún grado de personalización”, asegura la investigadora. “Habrá una división aproximada de la población en un grupo y cada grupo va a recibir el mismo tratamiento, a pesar del hecho de que las personas, que hoy son etiquetadas como iguales con respecto a sus síntomas, pueden ser muy diferentes”.