Con este nuevo método de diagnóstico, los investigadores esperan reducir el número de errores y falsas alarmas y se basa en técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales y el uso de algoritmos predictivos.
Ciudad de México, 28 de enero (TICBeat/SinEmbargo).- La aplicación de la inteligencia artificial al diagnóstico del cáncer de mama no es nada nuevo; es un campo en el que empresas y organismos públicos llevan años trabajando. Pero, hasta ahora, este tipo de tecnologías siguen siendo un mero complemento informativo, en tanto que el número de falsos positivos sigue siendo demasiado alto para ser totalmente fiables.
Por ello es tan relevante el trabajo de un grupo de investigadores del Instituto de Física Corpuscular, centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Valencia, y de la Universitat Politècnica de València. Todos ellos -junto a otros científicos extranjeros- han desarrollado un nuevo sistema de ayuda al diagnóstico del cáncer de mama capaz de reducir el número de falsos positivos, con una fiabilidad de detección cercana al 90 por ciento, la más alta de este tipo de sistemas.
Los métodos actuales de asistencia que emplean los radiólogos se limitan a detectar las zonas potencialmente sospechosas en la imagen. Sin embargo, este dispositivo es capaz de reducir el número de zonas sospechosas o falsas alarmas y dar información sobre la presencia de cáncer.
La tecnología logra estos propósitos basándose en técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales y el uso de algoritmos predictivos. Así pues, el nuevo sistema puede reducir los falsos positivos en todos los rangos de edad y, al minimizar las falsas alarmas, evitar que haya que realizar pruebas más lesivas para las mujeres. Se trata, además, de una reducción de los costes clínicos que permitirían incorporar nuevos grupos de riesgo a las campañas de detección.
“Además, si por otros indicios clínicos el profesional sospecha que se encuentra ante un diagnóstico positivo no evidente, puede amplificar regiones que presentan mayores sospechas de malignidad, y que aún no son detectables por el ojo humano experto, para facilitar futuras localizaciones de biopsia”, apunta Francisco Albiol, investigador del CSIC en el Instituto de Física Corpuscular. “Una de las posibilidades más sencillas sería su aplicación para reducir la fatiga del radiólogo mediante el cribado de casos fáciles”, señala a su vez Alberto Albiol, investigador de la Universitat Politècnica de València.
El sistema de ayuda al diagnóstico del cáncer de mama desarrollado es resultado del Digital Mammography DREAM Challenges, un proyecto mundial impulsado por las principales instituciones americanas de lucha contra el cáncer junto a multinacionales como IBM y Amazon. En este estudio científico se han analizado datos de pacientes facilitados por instituciones médicas de Estados Unidos.
