La inteligencia artificial (IA) es la base a partir de la cual se imitan los procesos de inteligencia humana mediante la creación y la aplicación de algoritmos creados en un entorno dinámico de computación. O bien, dicho de forma sencilla, la IA consiste en intentar que los ordenadores piensen y actúen como los humanos.
Para conseguirlo, se necesitan tres componentes fundamentales:
Sistemas computacionales
Datos y gestión de los mismos
Algoritmos de IA avanzados (código)
Cuanto mayor sea el parecido al comportamiento humano que queremos conseguir, más datos y capacidad de procesamiento se necesitará.
IA en Salud
Actualmente, las funciones más comunes de la IA en entornos médicos son el apoyo a la toma de decisiones clínicas y el análisis de imágenes. Las herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas ayudan a los proveedores a tomar decisiones sobre tratamientos, medicamentos, salud mental y otras necesidades del paciente brindándoles un acceso rápido a la información o a investigaciones que son relevantes para su paciente. En las imágenes médicas, las herramientas de inteligencia artificial se están utilizando para analizar tomografías computarizadas, rayos X, resonancias magnéticas y otras imágenes en busca de lesiones u otros hallazgos que un radiólogo humano podría pasar por alto.
Los desafíos que la pandemia de COVID-19 creó para muchos sistemas de salud también llevaron a muchas organizaciones de salud de todo el mundo a comenzar a probar en el campo nuevas tecnologías compatibles con IA, como algoritmos diseñados para ayudar a monitorear pacientes y herramientas impulsadas por IA para evaluar a pacientes de COVID-19.
La investigación y los resultados de estas pruebas aún se están recopilando, y aún se están definiendo los estándares generales para el uso de la IA en la medicina. Sin embargo, las oportunidades para que la IA beneficie a los médicos, los investigadores y los pacientes a los que atienden aumentan constantemente. En este punto, hay pocas dudas de que la IA se convertirá en una parte central de los sistemas de salud digitales que dan forma y respaldan la medicina moderna.
IA en la ecografia
Combinar la ecografía mamaria con la inteligencia artificial permite reducir en un 30% las biopsias en lesiones clasificadas en el límite entre los casos considerados de bajo y los de mayor riesgo de cáncer. Es la conclusión de un estudio realizado por investigadores de Dexeus Mujer, que han analizado el impacto de una tecnología desarrollada por la empresa norteamericana Koios medical. Esta tecnología, que se puede incorporar a los equipos convencionales que hacen ecografías mamarias, utiliza algoritmos para evaluar la probabilidad de que una lesión sea maligna, en base a un banco de más de 400.000 imágenes de lesiones mamarias.
Causa estrés y preocupación
El diagnóstico de cáncer de mama se establece a partir del estudio de imágenes obtenidas a través de mamografías, pero en el caso de mamas densas o fibrosas resulta más difícil y a menudo es necesario realizar una ecografía como prueba complementaria.
De acuerdo con Dexeus Mujer, de cada 100 mujeres que se someten a una mamografía, un 70% requiere una ecografía para completar el estudio y, de estas, en dos o tres casos se hace una biopsia y solo en un caso se confirmará el cáncer. Como una biopsia causa mucho estrés y preocupación a las pacientes, el objetivo del estudio era analizar si la inteligencia artificial puede ayudar a afinar el diagnóstico y evitar esas intervenciones si no son necesarias.
403 biopsias 'eco guiadas'
Para comprobar la efectividad de la inteligencia artificial, los investigadores seleccionaron un total de 403 biopsias eco guiadas, una técnica poco invasiva para extraer una pequeña muestra de la mama, practicadas en Dexeus en el año 2019 a mujeres de diferentes edades, de las cuales 197 se clasificaron como lesiones malignas y 206 como benignas.
Los autores del estudio volvieron a evaluar las imágenes de la ecografía que se había hecho a esas mujeres, pero esta vez con la ayuda del sistema de inteligencia artificial de Koios. Los resultados mostraron un aumento de la proporción de casos detectados como sospechosos de malignidad que finalmente fueron confirmados por la biopsia en las categorías de más riesgo: BI-RADS 4, 5 y 6.
Más 45.000 mamografías cada año
Los investigadores estiman que el uso de esta herramienta, que Dexeus Mujer ya ha incorporado a su servicio de diagnóstico por imagen, permitiría reducir un 30% las biopsias en lesiones situadas en el límite entre los casos considerados de bajo y de mayor riesgo.
En la actualidad, Dexeus Mujer lleva a cabo cada año 60.000 revisiones ginecológicas y más de 45.000 mamografías, y detecta una media de 350 casos de cáncer de mama.