Utilizando la IA para predecir el cáncer de pulmón

12

Desde Google se acaban de compartir las nuevas investigaciones impulsadas por la Inteligencia Artificial (IA) que permitirán predecir el cáncer de pulmón. La idea es que se puedan aumentar las posibilidades de supervivencia de muchas personas en riesgo por esta patología en todo el mundo.

Este trabajo no ha sido nuevo ya que los equipos de la “G” multicolor han estado aplicando la IA a problemas en la atención médica durante los últimos tres años, desde el diagnóstico de enfermedades oculares hasta la predicción de resultados de pacientes en registros médicos.

El cáncer de pulmón, de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), produce más de un millón 700 mil muertes por año, convirtiéndolo en el más letal de todos los cánceres, así como la sexta causa más común de muerte en todo el mundo.

Aunque el cáncer de pulmón tiene una de las peores tasas de supervivencia entre todos los cánceres, se ha conocido que las intervenciones son más exitosas cuando se detecta temprano, es decir, en estadios iniciales. Sin embargo, las estadísticas son alarmantes porque la gran mayoría de los cánceres no se detectan hasta etapas avanzadas.

Es por eso que los médicos han explorado formas de evaluar a las personas con alto riesgo de cáncer de pulmón durante las últimas tres décadas. Se ha comprobado que la prueba de TC (Tomografía Computarizada) con dosis más bajas reduce la mortalidad, pero aún existen desafíos que llevan a diagnósticos poco claros, procedimientos posteriores innecesarios, costos financieros y más.

Abordando desafíos con IA

Los equipos del gigante de Internet comenzaron a explorar las maneras de abordar algunos de esos desafíos utilizando la IA desde finales de 2017. Al usar los avances en el modelado volumétrico 3D, junto con los conjuntos de datos de sus socios (incluyendo la Universidad de Northwestern), han avanzado en el modelado de la predicción del cáncer de pulmón.

También han logrado sentar las bases para futuras pruebas clínicas y, por eso, todos estos prometedores hallazgos han sido publicados en Nature Medicine, publicación médica mensual revisada por expertos donde se publican artículos de investigación.

Tomando en cuenta que los radiólogos suelen ver cientos de imágenes 2D en una sola tomografía computarizada y que el cáncer puede ser minúsculo y difícil de detectar, han creado un modelo que no sólo puede generar la predicción general de malignidad del cáncer de pulmón (visto en volumen 3D), sino identificar el tejido maligno sutil en los pulmones (nódulos pulmonares).

“El modelo también puede tener en cuenta la información de exploraciones anteriores, útil para predecir el riesgo de cáncer de pulmón, porque la tasa de crecimiento de nódulos pulmonares sospechosos puede ser indicativo de malignidad”.

De acuerdo a la publicación de Google, se trata de un marco de modelado de alto nivel, pues la IA utiliza la tomografía computarizada actual y, si está disponible, una tomografía computarizada previa como entrada para cada paciente. De esta manera, el modelo produce una predicción de malignidad general.

Durante la investigación se han aprovechado 45 mil 856 casos de detección de TAC de tórax anulados (algunos en los que se detectó cáncer) del conjunto de datos de investigación de los Institutos Nacionales de Salud (NIH, por sus siglas en inglés), del estudio National Lung Screening Trial y de la Universidad de Northwestern.

Se han validado los resultados con un segundo conjunto de datos y también se han comparado los resultados con seis radiólogos certificados por la junta de Estados Unidos.

“Cuando usamos una única tomografía computarizada para el diagnóstico, nuestro modelo funcionó a la par o mejor que los seis radiólogos. Detectamos un 5% más de casos de cáncer y reducimos los exámenes falsos positivos en más de un 11% en comparación con los radiólogos no asistidos en nuestro estudio”.

Este nuevo enfoque ha logrado un AUC (Área bajo la curva), la métrica común que se usa en el Aprendizaje Automático (ML) y que proporciona una medida agregada para el rendimiento de clasificación, de 94.4%.

Así, para un paciente asintomático sin antecedentes de cáncer, el sistema de AI ha revisado y detectado un posible cáncer de pulmón que anteriormente se había llamado normal.

Avanzando el modelado de predicción

A pesar del valor de los exámenes de detección de cáncer de pulmón, sólo el 2-4 por ciento de los pacientes elegibles en los Estados Unidos son evaluados actualmente.

“Este trabajo demuestra el potencial de la IA para aumentar tanto la precisión como la consistencia, lo que podría ayudar a acelerar la adopción de pruebas de detección de cáncer de pulmón en todo el mundo”.

Se ha explicado que estos resultados iniciales son alentadores, pero estudios adicionales evaluarán el impacto y la utilidad en la práctica clínica. El equipo de Google Cloud Healthcare se encuentra colaborando con Life Sciences para brindar servicio a este modelo a través de la API de Cloud Healthcare.

También están en conversaciones iniciales con socios de todo el mundo para continuar con la investigación y el despliegue de la validación clínica adicional. Se ha dispuesto un formulario en caso de que alguna institución de investigación o un sistema hospitalario esté interesado en colaborar en investigaciones futuras.