Los investigadores del MIT han desarrollado una nueva tecnología que reconoce indicios de cáncer aún cuando los radiólogos humanos todavía no lo pueden ver.

Han desarrollado una tecnología que es capaz de detectar el cáncer de pulmón, el más mortífero del mundo, incluso cuando los médicos humanos todavía no pueden verlo. Este modelo basado en inteligencia artificial puede ayudar a los radiólogos a ver signos de cáncer en las primeras fases de la enfermedad, cuando hay hasta un 70% de posibilidades de curarlo.

El cáncer de pulmón causó 1,7 millones de muertes a nivel mundial en 2020. Lo que lo hace el más mortífero de los cánceres con bastante diferencia con el resto. Está enfermedad, dicen los investigadores del MIT, es relativamente frecuente y difícil de tratar, sobre todo cuando alcanza una fase avanzada. Detectarlo con antelación, explican, hace que la tasa de supervivencia a cinco años sea de un 70 por ciento, pero cuando la enfermedad está avanzada solo llega a un 10 por ciento de supervivientes.

La nueva inteligencia artificial se llama Sybil, en honor a los oráculos de la Antigua Grecia, unas figuras femeninas que se encargaban de transmitir el conocimiento divino del pasado, presente y futuro. Y según sus creadores, puede analizar las imágenes del escáner de pulmón de los pacientes sin la asistencia de un médico humano y predecir el riesgo de padecer cáncer en los próximos seis años.

¿Cómo funciona?

Sybil está entrenada con imágenes deLDCT —tomografía computarizada de dosis baja— que es el método más común para detectar el cáncer de pulmón en la actualidad. La primera tanda de imágenes que estudió Sybil contenía tumores cancerosos visibles, pero en una segunda fase le mostraron otras que no tenían signos apreciables de la enfermedad. Los tumores cancerígenos en el pulmón, dicen los investigadores, se representan en una pequeña fracción de los cientos de miles de píxeles que componen cada tomografía. Y para el equipo era importante que la máquina aprendiera a distinguirlos de otras porciones densas del tejido pulmonar como los nódulos pulmonares que, aunque tienen el potencial de ser cancerosos, la mayoría no lo son.

¿Cuánto falta para que llegue a los hospitales?

Aunque este tipo de tecnologías son muy prometedoras, está costando que lleguen a aplicarse en los hospitales. La catedrática del MIT Regina Barzilay, coautora del estudio y directora de la facultad de IA de la Clínica Jamee, nos contó en declaraciones para Novaceno que hay dos partes en esa ecuación. Por un lado, la tecnología tiene que estar lista para su total implementación y por otro, los hospitales tienen que estar dispuestos a utilizarla, ponerla en práctica y regularla.

Barzilay, que fue diagnosticada con cáncer de mamá en 2014, desarrolló hace unos años una tecnología de inteligencia artificial que observa las pruebas de imagen de las mamografías y puede predecir el cáncer de mama antes que los radiólogos humanos.

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