GRAMOEl algoritmo de IA de oogle para ayudar a detectar el cáncer de mama ahora formará parte de las mamografías comerciales.
El 28 de noviembre, la compañía anunció que otorgó la licencia de su tecnología de inteligencia artificial a iCAD, una compañía de tecnología médica que brinda servicios de detección de cáncer de mama a centros de atención médica en todo el mundo.
Si bien iCAD ya incluye estrategias basadas en IA en sus servicios de detección de cáncer, ahora también incorporará el algoritmo de Google, que Google ha estado probando con investigadores de la Universidad Northwestern. “Es un punto de inflexión para nosotros”, dice Greg Corrado, cofundador del equipo de Google Brain y científico principal del equipo de atención médica de IA de Google. “Estamos pasando de la investigación académica a poder implementar nuestro algoritmo en el mundo real”.
En un estudio anterior publicado en 2020 en Naturaleza, el algoritmo de Google para mamografías se desempeñó mejor que los radiólogos al registrar menos falsos positivos y falsos negativos al leer las imágenes. El estudio involucró mamografías de más de 91,000 mujeres en los EE. UU. y el Reino Unido. En los EE. UU., donde se recomienda que la mayoría de las mujeres de 50 a 74 años se hagan pruebas de detección cada dos años, el sistema de Google redujo la tasa de falsos positivos en un 6 %, y en el Reino Unido , donde se aconseja a las mujeres de 50 a 70 años hacerse la prueba cada tres años, en un 1,2 %. El algoritmo de aprendizaje automático también redujo los falsos positivos en un 9 % en los EE. UU. y casi un 3 % en el Reino Unido.
Ese beneficio ahora estará disponible comercialmente por primera vez para los 7500 sitios de mamografía en todo el mundo, incluidos los sistemas de salud universitarios, que utilizan los servicios de iCAD. Si bien Corrado se negó a detallar en qué se diferencia el algoritmo de Google de los que están probando otros investigadores y compañías en el campo, dijo que el sistema incorpora datos de una amplia gama de imágenes, incluso más allá de las del tejido mamario, para refinar el proceso de aprendizaje automático. iCAD y Google continuarán desarrollando y refinando la tecnología como parte del acuerdo de asociación.
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El algoritmo no está diseñado para reemplazar a los radiólogos, al menos no a corto plazo. Pero en Europa, dice Stacey Stevens, presidenta y directora ejecutiva de iCAD, podría ayudar a aliviar la carga de los radiólogos, ya que muchas naciones (incluido el Reino Unido) requieren dos lecturas de una imagen de mamografía. iCAD está trabajando con los reguladores de la salud para obtener la autorización adecuada para que la interpretación basada en IA de la empresa pueda ser uno de ellos, dice. En los EE. UU., Stevens espera que el primer producto que incluya el algoritmo de Google se lance a principios de 2024.
Stevens también anticipa que el sistema basado en IA llevará la mamografía a más personas en todo el mundo, particularmente en áreas de bajos recursos que no pueden soportar la infraestructura requerida para alojar hardware relacionado con el almacenamiento de imágenes de mamografía. Con las capacidades de almacenamiento basadas en la nube de Google, dice, “tenemos la capacidad de expandirnos a nuevas geografías y nuevas regiones del mundo y escalar nuestras herramientas a una mayor cantidad de pacientes en áreas del mundo restringidas por desafíos de infraestructura”.
Al igual que con cualquier sistema de aprendizaje automático, cuantos más datos de las mamografías se introduzcan en el algoritmo, mejor será para detectar las diferencias más pequeñas que distinguen el tejido normal del tejido potencialmente canceroso. Las mujeres que reciben mamografías utilizando el sistema basado en IA recibirán su información en el algoritmo, menos cualquier dato de identificación. Por el momento, es probable que la mayoría de las personas que se hacen mamografías no sepan que un sistema de IA podría estar en segundo plano complementando al radiólogo, ya que, por ahora, ninguna agencia reguladora ha aprobado una interpretación de las mamografías completamente basada en IA. Pero a medida que más algoritmos de IA como los de Google ingresen al mercado, eso puede cambiar, y los radiólogos pueden terminar discutiendo con los pacientes cómo se interpretan sus imágenes.
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En última instancia, tales lecturas basadas en máquinas podrían comenzar a extraer patrones que los ojos humanos no pueden ver. Stevens dice que el algoritmo basado en IA actual de iCAD ya detecta la presencia de calcificaciones diminutas en el tejido mamario que los científicos están comenzando a relacionar con un mayor riesgo de enfermedad cardíaca. Si se confirma esa asociación, las mamografías también podrían convertirse en una herramienta para evaluar el riesgo de enfermedad cardíaca de las mujeres.
Por ahora, agregar una perspectiva de IA a las mamografías podría comenzar a mejorar la forma en que se determina el riesgo de cáncer de mama de las mujeres. Los sistemas de IA pueden distinguir mejor, por ejemplo, las diferencias que son exclusivas de grupos raciales y étnicos específicos; En los EE. UU., las mujeres afroamericanas corren un mayor riesgo de desarrollar tipos más agresivos de cáncer de mama y tienen más probabilidades de morir a causa de la enfermedad que otras mujeres, por lo que entrenar un sistema de inteligencia artificial para rastrear los primeros signos de estos cánceres podría conducir a mejores resultados. “Estamos descubriendo que hay muchos casos de mujeres con lo que parece una mamografía normal, pero hay cosas en esas imágenes que no se pueden ver con el ojo humano”, dice Stevens. Si esas diferencias pueden ser detectadas por un algoritmo de inteligencia artificial, entonces esas mujeres podrían ser enviadas a exámenes de detección adicionales para determinar si tienen un mayor riesgo de desarrollar cáncer. Eso podría ponerlos en el camino para recibir tratamiento antes, lo que en última instancia conduce a una mejor oportunidad de supervivencia. Eso también podría significar servicios médicos menos costosos, lo que se traduciría en ahorros de costos para el sistema de salud. “Estamos en las primeras etapas de la evaluación del riesgo de cáncer de mama con IA”, dice Stevens, “pero estamos entusiasmados con su potencial”.
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