La IA de Google diagnostica el cáncer de mama, con una precisión superior a la humana.

¿Será posible que llegue el día en el que un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) sea capaz de superar la capacidad de diagnóstico médico conseguida a través de años de experiencia clínica?

Google cree que sí, y para conseguirlo, desarrolló un sistema de IA que demostró su precisión para detectar el cáncer de mama en etapas tempranas basándose en mamografías, igualando e incluso superando los diagnósticos de una amplia selección de experimentados radiólogos.

El equipo de Google responsable del proyecto, capacitó al algoritmo de la unidad DeepMind AI de Alphabet Inc (GOOGL.O), “alimentándolo” con la información necesaria que le permitiera identificar con certeza la presencia de cáncer de mama, a través de decenas de miles de mamografías.

Andreas Kaplan y Michael Haenlein, definen a la inteligencia artificial como “la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible”.

El estudio publicado en la revista Nature, asegura que el sistema de Inteligencia Artificial de Google fue capaz de identificar correctamente la presencia de cáncer de mama en etapas tempranas a partir de imágenes, con un grado de precisión equivalente al de múltiples radiólogos expertos, e incluso mejor, abatiendo el número de falsos positivos en un 5.7% en el grupo de pruebas practicadas en EE. UU. y en un 1.2% en las realizadas en Gran Bretaña.

Por otra parte, la IA de Google para el diagnóstico temprano del Cáncer de mama disminuyó el número de casos de pruebas calificadas erróneamente como normales, o falsos negativos, en un 9.4% en el grupo de EE. UU. y en un 2.7% en el grupo británico.

Con respecto a ello, Mozziyar Etemadi, Investigador de la Universidad de Northwestern Medicine, en Chicago, EE. UU. comentó: “Si bien es cierto que los resultados de las primeras etapas de la investigación son muy emocionantes, se necesitará una validación más amplia y sólida con futuras pruebas, lo que nos permitirá comprender mejor la manera en la que estos modelos pueden integrarse con efectividad a la práctica clínica. En algunos casos, el humano supera a la IA y en otros, lo contrario. El objetivo final será encontrar la mejor manera de combinar los dos: la magia del cerebro humano no irá a ninguna parte en el corto plazo”.

Falso positivo es un error que, como resultado de una exploración física o la realización de algún tipo de prueba diagnóstica complementaria, indica la presencia de un padecimiento cuando en realidad no existe. Por otra parte, un falso negativo, niega la presencia de una afección, cuando en realidad existe.

De acuerdo con los resultados, los radiólogos no detectan alrededor del 20% de los cánceres de mama en las mamografías, y la mitad de todas las mujeres que se hacen las pruebas de detección durante un período de 10 años tienen un resultado falso positivo, errores que potencialmente podrán ser subsanados con la IA desarrollada por Google, permitiendo una detección precisa en etapas tempranas del cáncer de mama, lo que potencialmente conducirá a un menor número de muertes por esta causa.

Al respecto de la detección temprana del cáncer, la Organización Mundial de la Salud (OMS) asegura que ésta incrementa las posibilidades de que el tratamiento sea eficaz; aumenta las tasas de supervivencia; reduce la morbilidad y abate los costos de tratamiento.

Cerraremos este artículo con una reflexión de Etemadi, el que afirma: “Creo que al contrario de lo que pudiera parecer, las herramientas de inteligencia artificial van a hacer que los médicos sean mejores médicos, y que las computadoras nos ayuden, en lugar de interponerse en nuestro camino”.