Escrito por Adam Satariano y Cade Metz
Detecte el cáncer de mama que los médicos pasan por alto con IA
dr. Éva Ambrózay, radióloga con más de dos décadas de experiencia, miró un monitor de computadora que mostraba el de un paciente en una habitación oscura en el hospital del condado de Bács-Kiskun, cerca de Budapest. mamografía.
Dos radiólogos habían dicho previamente que la radiografía no mostraba signos de que el paciente cáncer de mama. Pero Ambrózay miró de cerca varias áreas del escaneo marcadas con un círculo rojo. inteligencia artificial El software ha sido etiquetado como potencialmente cancerígeno.
“Eso es algo”, dijo ella. Pronto ordenó que llamaran a la mujer para una biopsia, que se llevará a cabo dentro de la próxima semana.
Los avances en IA están comenzando a generar avances en la detección del cáncer de mama al detectar los signos que los médicos pasan por alto. Hasta ahora, la tecnología está mostrando una capacidad impresionante para detectar el cáncer al menos tan bien como los radiólogos humanos, por lo que los primeros resultados y los radiólogos son uno de los signos más tangibles hasta ahora de cómo la IA puede mejorar la salud pública.
Hungría, que tiene una sólida prevención del cáncer de mama programa, es uno de los campos de prueba más grandes para la tecnología en pacientes reales. Los sistemas de inteligencia artificial se implementaron en cinco hospitales y clínicas que realizan más de 35,000 exámenes de detección al año a partir de 2021 y ahora ayudan a buscar signos de cáncer que un radiólogo puede haber pasado por alto. Clínicas y hospitales en los Estados Unidos, Gran Bretaña y la Unión Europea también están comenzando a probar los sistemas o proporcionar datos para respaldar el desarrollo de los sistemas.
El uso de IA está aumentando a medida que la tecnología evoluciona con el lanzamiento de chatbots como ChatGPT muestra cómo la IA tiene una capacidad notable para comunicarse en una prosa similar a la humana, a veces con resultados preocupantes. Basada en una forma similar utilizada por los chatbots, que sigue el modelo del cerebro humano, la tecnología de detección del cáncer de mama muestra otras formas en que la IA está invadiendo la vida cotidiana.
El despliegue generalizado de la tecnología de detección del cáncer todavía enfrenta muchos obstáculos, dijeron los médicos y los desarrolladores de IA. Se requieren más ensayos clínicos antes de que los sistemas puedan implementarse más ampliamente como segundos o terceros lectores automatizados para la detección del cáncer de mama, más allá del número limitado de sitios donde la tecnología se está utilizando actualmente. La herramienta también debe demostrar que puede proporcionar resultados precisos para mujeres de todas las edades, etnias y tipos de cuerpo. Y la tecnología debe demostrar que puede detectar formas más complejas de cáncer de mama y reducir los falsos positivos que no son cancerosos, dijeron los radiólogos.
Las herramientas de IA también han provocado un debate sobre si reemplazarán a los radiólogos humanos, y los fabricantes de la tecnología enfrentan el escrutinio regulatorio y la oposición de algunos médicos y centros de atención médica. Por ahora, esos temores parecen exagerados, y muchos expertos dicen que la tecnología solo es efectiva y confiable para los pacientes cuando se usa junto con médicos capacitados.
Y, en última instancia, la IA podría salvar vidas, dijo el Dr. László Tabár, un educador de mamografía líder en Europa, quien dijo que estaba convencido por la tecnología después de revisar su desempeño en la detección del cáncer de mama de múltiples proveedores.
“Sueño con el día en que las mujeres entren a un centro de cáncer de mama y digan: ‘¿Tienes IA o no?'”, dijo.
Cientos de imágenes por día
En 2016, Geoff Hinton, uno de los principales investigadores de inteligencia artificial del mundo, argumentó que la tecnología eclipsaría las habilidades de un radiólogo dentro de cinco años.
“Creo que si trabajas como radiólogo, eres como Wile E. Coyote en la caricatura”, le dijo a The New Yorker en 2017. “Ya estás al borde del precipicio, pero aún no lo has comprobado. No hay piso debajo”.
Hinton y dos de sus estudiantes de la Universidad de Toronto construyeron un sistema de reconocimiento de imágenes que podía identificar con precisión objetos comunes como flores, perros y automóviles. La técnica en el Corazón Su sistema, llamado red neuronal, se basa en cómo el cerebro humano procesa la información de varias fuentes. Se utiliza para identificar personas y animales en imágenes publicadas en aplicaciones como Google Photos, y permite que Siri y Alexa reconozcan las palabras que se pronuncian. Las redes neuronales también impulsaron la nueva ola de chatbots como ChatGPT.
Muchos evangelistas de la IA creían que dicha tecnología podría aplicarse fácilmente para detectar enfermedades como el cáncer de mama en una mamografía. En 2020 hubo 2,3 millones de casos de cáncer de mama diagnósticos de cáncer y 685.000 muertes por la enfermedad, según la Organización Mundial de la Salud.
Pero no todos estuvieron de acuerdo en que reemplazar a los radiólogos sería tan fácil como había predicho Hinton. Peter Kecskemethy, científico informático y cofundador de Kheiron Medical Technologies, una empresa de software que desarrolla herramientas de inteligencia artificial para ayudar a los radiólogos a detectar signos tempranos de cáncer, sabía que la realidad sería más complicada.
Kecskemethy creció en Hungría y pasó un tiempo en uno de los hospitales más grandes de Budapest. Su madre era radióloga, lo que le permitió conocer de primera mano las dificultades de encontrar una pequeña neoplasia maligna en una imagen. Los radiólogos a menudo pasan horas todos los días en un cuarto oscuro mirando cientos de imágenes y tomando decisiones que cambian la vida de los pacientes.
“Es muy fácil pasar por alto las lesiones diminutas”, dijo el Dr. Edith Karpati, madre de Kecskemethy, quien ahora se desempeña como Directora de Productos Médicos en Kheiron. “No es posible mantener la concentración”.
Kecskemethy, junto con el cofundador de Kheiron, Tobias Rijken, un experto en aprendizaje automático, dijo que la IA debería ayudar a los médicos. Para entrenar sus sistemas de IA, recopilaron más de 5 millones de mamografías históricas de pacientes con diagnósticos conocidos, proporcionadas por clínicas en Hungría y Argentina, así como instituciones académicas como la Universidad de Emory. La empresa con sede en Londres también paga a 12 radiólogos para etiquetar imágenes con un software especial que enseña a la IA a reconocer un crecimiento canceroso en función de su forma, densidad, ubicación y otros factores.
A partir de los millones de casos que ingresan al sistema, la tecnología crea una representación matemática de mamografías normales y cancerosas. Con la capacidad de ver cada imagen con más detalle que el ojo humano, luego compara esta línea de base para encontrar anomalías en cada mamografía.
El año pasado, después de analizar más de 275 000 casos de cáncer de mama, Kheiron informó que su software de inteligencia artificial igualaba el desempeño de los radiólogos humanos cuando actuaba como un segundo lector de mamografías. También redujo la carga de trabajo de los radiólogos en al menos un 30 %, ya que redujo la cantidad de radiografías que necesitaban leer. En otros hallazgos de una clínica húngara el año pasado, la tecnología aumentó las tasas de detección de cáncer en un 13 % a medida que se identificaban más tumores malignos.
El Instituto Nacional del Cáncer ha estimado que alrededor del 20 % de los cánceres de mama se pasan por alto durante la mamografía.
Constance Lehman, profesora de radiología en la Escuela de Medicina de Harvard y jefa de diagnóstico por imágenes y radiología del seno en el Hospital General de Massachusetts, instó a los médicos a mantener la mente abierta.
“No somos irrelevantes”, dijo, “pero hay tareas que se pueden hacer mejor con computadoras”.
En el hospital del condado de Bács-Kiskun, en las afueras de Budapest, Ambrózay dijo que inicialmente se mostró escéptica sobre la tecnología, pero que rápidamente se convenció. Sacó la radiografía de una mujer de 58 años con un minúsculo tumor que fue detectado por la IA y que a Ambrózay le costó ver.
La IA vio algo, dijo, “que pareció aparecer de la nada”.
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