El análisis de Big Data se alía a la salud para detectar el cáncer de mamas más rápido y mejor
Mucho se ha hablado de Inteligencia Artificial (IA), y es difícil no violar el límite difuso entre ciencia y tecnología con este tema, pero eso es lo de menos. Lo importante ahora mismo, más allá de las viejas polémicas, son las aplicaciones de esta novedad que ya están impactando terrenos tan vitales como la salud.
Ideado por un grupo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) y del Hospital General de Massachusetts, un nuevo método de diagnóstico temprano del cáncer de mamas ha aliado lo mejor de la medicina oncológica con la IA para revolucionar los tratamientos conocidos.
Se trata de un nuevo modelo de deep learning que ha dado vida a una serie de algoritmos de inteligencia artificial que, aplicados a las mamografías convencionales, permiten detectar este tipo de cáncer hasta cinco años antes de su desarrollo en el paciente.
Para valorar a ciencia cierta lo que significa esta mejoría, hay que recordar que en esta rama médica los modelos tradicionales han mantenido alrededor de un 18 por ciento de precisión en el diagnóstico, mientras este método alcanza un 31 por ciento de precisión al detectar el cáncer.
Específicamente en el área del cáncer de mamas, con altos niveles de prevalencia, el diagnóstico temprano es pieza fundamental para evitar tratamientos agresivos.
Ahora, gracias a las mamografías y a una base de datos con resultados de más de 60 000 pacientes, los investigadores han podido desarrollar una serie de algoritmos que aprenden los sutiles patrones del tejido mamario precursores de un tumor maligno.
Asimismo, este método ha rescrito los factores de riesgo que solían guiar a los especialistas.
Los modelos de diagnóstico temprano desarrollados desde hace décadas atendían principalmente a la edad, los antecedentes familiares de cáncer de mama y ovario, la densidad de mama y los factores hormonales y reproductivos, pero los especialistas que lideran este nuevo proyecto aseguran a la prensa, citados por National Geographic, que estos marcadores están realmente poco relacionados con este tipo de cáncer, una afirmación muy seria tras tanto tiempo de considerarlos casi determinantes.
Decenas de miles de mamografías fueron analizadas para crear algoritmos optimizados. Foto: National Geographic
«Incluso después de décadas de desarrollo, estos modelos aún no son muy precisos a nivel individual y la mayoría de las organizaciones siguen sintiendo que los programas de detección basados en el riesgo no son posibles dadas esas limitaciones. (…) Estos patrones pueden representar la influencia de la genética, las hormonas, el embarazo, la lactancia, la dieta, la pérdida de peso y el aumento de peso. Ahora podemos aprovechar esta información detallada para ser más precisos en nuestra evaluación de riesgos a nivel de mujer individual», explica un miembro del equipo.
Por ello, en lugar de detectar de forma manual los patrones individuales, este modelo de aprendizaje profundo basado en la IA induce los patrones a partir de datos, los llamados Big Data.
Entrenado con más de 90 000 mamografías, este modelo detecta patrones tan sutiles que sería imposible reconocer con el ojo humano, y con ello, genera una expectativa más en este «boom» de la IA que nos tiene a todos más que deslumbrados, y revela otro destello de potencialidades cuando es vinculada con ramas específicas de las ciencias.
Otra enorme ganancia de este acercamiento es que demostró igual nivel de exactitud en la detección de células cancerosas en mujeres blancas y negras, algo que los viejos modelos no alcanzaban. La brecha usual entre mujeres blancas y negras que mueren debido a este tipo de cáncer es de un 43 por ciento más entre mujeres negras.
El gran impulso tecnológico bajo el término Big Data ha revolucionado en las últimas décadas el entorno propiamente tecnológico, y sobre todo empresarial, pero también ha terminado por impactar transversalmente lo social, y ha comenzado a imponer su marca a las ciencias de la salud, entre muchas otras.
La sed empresarial por procesar cantidades ingentes de datos para fines comerciales no ha dejado de generar los resquemores usuales, como sucede con todo lo relativamente «nuevo», (aunque hace realmente mucho tiempo que esta tendencia viene en avance. Pero, como bien explica el sitio especializado Xataca, es ahora «cuando por primera vez en la historia de la IA existe una demanda generalizada de sistemas con una inteligencia avanzada, equivalente a la de un humano, que sea capaces de procesar esos datos».
Lo muy positivo de este procesamiento de grandes masas de datos es que más allá de destinos de comercialización las aplicaciones son fascinantemente infinitas. El aporte de esta tecnología promete cruzar límites de la imaginación.
Soñemos, entonces, con la alianza inevitable de la IA, el deep learning y la mejor medicina que aún estamos por ver.
Esquema: Tomado de Cultura corporativa
Si bien existen múltiples variantes de cada uno, y sería imposible definir estos términos en unas pocas líneas, este acercamiento del sitio especializado Hard Zone es de bastante ayuda para comprender un poco mejor los procesos tecnológicos referidos en nuestra sección de hoy.
