La inteligencia artificial aprende a identificar con precisión el cáncer

Para el estudio, se utilizaron tomografías computarizadas de unos 500 pacientes con grandes nódulos pulmonares.

Un grupo de especialistas del Reino Unido ha diseñado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de identificar con precisión el cáncer cuando la enfermedad aún está en proceso de desarrollo, permitiendo acelerar su diagnostico y tratamiento.

El equipo, compuesto por médicos, científicos e investigadores, utilizó tomografías computarizadas de unos 500 pacientes con grandes nódulos pulmonares con el fin de desarrollar un algoritmo de IA, utilizando radiómica, una técnica que puede detectar información vital en imágenes médicas a diferencia del ojo humano. 

De ese modo, se probó si la herramienta podía detectar si esos los nódulos eran cancerosos, y los resultados, publicados en la revista eBioMedicine de Lancet, fueron notablemente altos. Según los especialistas, el algoritmo funciona de manera más eficiente y efectiva que los métodos actuales.

"En el futuro, esperamos que mejore la detección temprana y, potencialmente, haga que el tratamiento del cáncer sea más exitoso al destacar a los pacientes de alto riesgo y acelerarlos hacia una intervención más temprana", indicó el doctor Benjamin Hunter, citado por The Guardian este domingo.

"A continuación, planeamos probar la tecnología en pacientes con grandes nódulos pulmonares en la clínica para ver si puede predecir con precisión su riesgo de cáncer de pulmón", agregó el especialista. Sin embargo, aún se requieren más pruebas antes de que el modelo pueda introducirse en los sistemas de salud, subrayaron los científicos.

Por su parte, otro investigador, el doctor Richard Lee señaló que a día de hoy "es una prioridad que encontremos formas de acelerar la detección de la enfermedad, y este estudio, que es el primero en desarrollar un modelo radiómico centrado específicamente en los nódulos pulmonares grandes, algún día podría ayudar a los médicos a identificar pacientes de alto riesgo".