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En una prueba preliminar, un modelo entrenado solo con datos de mujeres del Reino Unido todavía se desempeñó mejor que los expertos en pacientes estadounidenses.

La noticia: DeepMind y Google Health han desarrollado un nuevo sistema de IA para ayudar a los médicos a detectar el cáncer de seno temprano. Los investigadores entrenaron un algoritmo en imágenes de mamografías de pacientes femeninas en los Estados Unidos y el Reino Unido, y funcionó mejor que los radiólogos humanos. Los resultados fueron publicados en Nature el miércoles.

Una tragedia de errores: El cáncer de mama es el cáncer más común en las mujeres a nivel mundial, y su segunda causa principal de muerte. Aunque la detección y el tratamiento tempranos pueden mejorar el pronóstico del paciente, las pruebas de detección tienen altas tasas de error. Aproximadamente 1 de cada 5 exámenes no logra encontrar el cáncer de seno, incluso cuando está presente, también conocido como falso negativo; El 50% de las mujeres que reciben mamografías anuales también reciben al menos una falsa alarma durante un período de 10 años, conocido como falso positivo.

Los resultados: En las pruebas, el sistema de IA disminuyó ambos tipos de error. Para los pacientes estadounidenses, redujo los falsos negativos y positivos en un 9,4% y 5,7%, respectivamente; para pacientes del Reino Unido, los redujo en un 2.7% y 1.2%. En un experimento separado, los investigadores probaron la capacidad del sistema para generalizar: entrenaron el modelo utilizando solo mamografías de pacientes del Reino Unido y luego evaluaron su desempeño en pacientes de EE. UU. El sistema todavía superó a los radiólogos humanos, reduciendo falsos negativos y positivos en 8.1% y 3.5%.

Por qué es importante: La capacidad del sistema para generalizar de esta manera tiene implicaciones prometedoras. Muestra que es posible superar uno de los mayores desafíos que enfrenta la adopción de IA en la atención médica: la necesidad de contar con más datos para cubrir una población representativa de pacientes. Pero tales resultados también deben interpretarse con precaución. Relativamente hablando, los Estados Unidos y el Reino Unido tienen poblaciones bastante similares. El sistema probablemente no se generalizaría tan bien a otras partes del mundo.

Trabajo relacionado: En octubre pasado, los investigadores de la Universidad de Nueva York publicaron un estudio similar , demostrando un sistema de IA para exámenes de detección de cáncer de mama a la par de los radiólogos humanos . Sin embargo, las principales diferencias fueron que solo utilizaba mamografías de pacientes de EE. UU. Y comparaba el rendimiento del sistema con los diagnósticos de expertos humanos realizados en un entorno de laboratorio artificial. En cambio, Google y DeepMind compararon el rendimiento con los diagnósticos del mundo real.

Humanos y máquinas: En última instancia, ambos estudios concluyen que tales exámenes de detección de cáncer de seno con IA deben usarse en conjunto con radiólogos humanos. La combinación logra los resultados de diagnóstico más precisos, pero aún reduce la carga de trabajo en los radiólogos humanos, lo que ayudaría a liberar su tiempo para centrarse más en la atención al paciente.


Fuente: MIT Technology Review