Como hemos podido observar las últimas semanas, en cada una se desarrolla o publica un nuevo algoritmo que detecta tipos de cáncer mediante IA, como el de mama o corazón. En esta ocasión el director fue Google, quienes publicaron mediante la plataforma del MIT, haciendo público su algoritmo que puede detectar tumores en los pulmones de manera más rápida y eficiente que los doctores.
Danial Tse, un investigador de Google, fue quien desarrolló el algoritmo que superó a varios radiólogos capacitados en las pruebas. Tse y sus colegas entrenaron un algoritmo de aprendizaje profundo para detectar nódulos pulmonares malignos en más de 42.000 tomografías computarizadas. Los algoritmos resultantes obtuvieron un 11% menos de falsos positivos y un 5% menos de falsos negativos que sus homólogos humanos.
Se debe resaltar que el cáncer de pulmón mató a más de 160.000 personas en los Estados Unidos en 2018, lo que la convierte en la principal causa de muerte por cáncer. Y aunque las tomografías computarizadas (TC) pueden ser una parte vital de la detección del cáncer, a menudo tampoco son confiables.
Tse y sus colegas argumentan que la IA podría ayudar a que la detección del cáncer de pulmón sea más confiable en todo el mundo, aunque reconocen que el trabajo debe validarse en poblaciones de pacientes más grandes.
Este tipo de estudios son diferentes y únicos, deben tratarse como pequeños avances. Sigue siendo difícil utilizar la IA en la atención médica por razones de privacidad y porque los conjuntos de datos del mundo real rara vez son tan perfectos como los utilizados en estudios de investigación.
También vale la pena señalar que tratar el cáncer implica mucho más que solo detectar la enfermedad en primer lugar. Determinar el curso correcto de tratamiento, por ejemplo, puede depender de una variedad de factores que varían mucho de un paciente a otro, lo que hace que esa parte del proceso sea mucho más difícil de automatizar.
