Llevamos meses hablando de cómo la inteligencia artificial va a cambiar nuestra forma de trabajar, de modelos de lenguaje inmensos y de generación de vídeos, pero a veces se nos olvida lo verdaderamente importante: su capacidad para salvar vidas.
Un equipo de investigadores del Instituto Karolinska de Estocolmo acaba de soltar una auténtica bomba en la comunidad médica. Han demostrado de forma contundente que la IA puede detectar señales de cáncer de mama hasta seis años antes del diagnóstico clínico habitual. Una auténtica locura.
Y es que, cuando la tecnología deja de lado el humo de las start-ups y se enfoca en el reconocimiento de patrones visuales complejos, los resultados rozan la ciencia ficción. En este caso, el algoritmo ni se inmuta al analizar miles de densidades buscando microcalcificaciones casi imperceptibles al ojo humano.
Los números del estudio demuestran que la IA anticipa el cáncer de forma masiva
Si miramos de cerca las cifras, el trabajo publicado recientemente en la revista Radiology no es un simple experimento a pequeña escala para captar titulares. Estamos ante un análisis robusto, crudo y muy exhaustivo.
También te puede interesar:¿La IA nos Hace Más tontos?: El MIT Revela el Impacto Oculto de la IA en el AprendizajeEn concreto, los investigadores liderados por Fredrik Strand han procesado la friolera de 88.963 mamografías. Estas imágenes médicas corresponden a 31.394 mujeres suecas con edades comprendidas entre los 40 y los 74 años, y fueron recopiladas pacientemente entre enero de 2008 y abril de 2019.
Aquí es donde el asunto se pone serio. Del total de mujeres participantes en los programas de cribado, 12.072 acabaron desarrollando la enfermedad a lo largo del tiempo. Hablamos de casi un 38,5% de la muestra analizada.
Lo que hizo el equipo médico fue utilizar tres modelos de IA comerciales ya disponibles en el mercado y darles acceso a ese inmenso historial fotográfico. Querían averiguar si las máquinas veían algo que los especialistas pasaron por alto en su momento. Y vaya si lo hicieron.
Una precisión sostenida en el tiempo que rompe los esquemas del diagnóstico
El motivo principal de tanto revuelo es la altísima fiabilidad del software sostenida a lo largo de los años previos a la detección clínica oficial.
También te puede interesar:¿La IA nos Hace Más tontos?: El MIT Revela el Impacto Oculto de la IA en el AprendizajeLa inteligencia artificial logró identificar los primeros indicios del tumor seis años antes en el 19,7% de los casos analizados. A ello se le suma que la anticipación sube al 25,2% si hablamos de cuatro años de margen, y llega a un brutal 39,3% a dos años vista.
Básicamente, demostrar una capacidad de alerta temprana a media década vista es algo completamente revolucionario a nivel oncológico. Todo ello manteniendo, además, una especificidad del 90% en sus resultados.
Es decir, el sistema acierta muchísimo y lanza muy pocos falsos positivos. Así de simple. Estudios retrospectivos previos ya apuntaban a que entre el 20% y el 25% de los casos muestran señales visibles muy tempranas, pero ahora la IA es capaz de cazarlas de forma totalmente automatizada.
La inteligencia artificial obligaría a rediseñar los programas de cribado en Europa
Evidentemente, estos hallazgos abren un debate sanitario de primer nivel sobre cómo están estructurados los sistemas de salud pública. El café para todos igual ya no sirve.
En Suecia, el programa actual cita a las mujeres para una revisión cada dos años. Aquí en España, el cribado se hace ahora mismo de manera rutinaria entre los 50 y los 69 años, aunque hay previsión de ampliarlo de los 45 a los 74 años en el corto plazo.
Pero claro, aplicar un calendario fijo carece de sentido si tenemos el hardware y el software necesarios para hilar muchísimo más fino en la prevención.
Si una red neuronal te clasifica como paciente de alto riesgo basándose en el análisis invisible de tus pruebas, lo ideal sería establecer seguimientos personalizados y mucho más frecuentes. Esta tecnología debe actuar como un sistema de alerta primaria, combinándose secuencialmente con otras pruebas diagnósticas si la máquina da la voz de alarma.
El radiólogo no desaparece, pero su herramienta de trabajo evoluciona
Ahora bien, toca pisar un poco el freno para no generar expectativas desmedidas. La letra pequeña de este tremendo avance es que estamos ante un estudio de carácter retrospectivo. Los investigadores han mirado hacia atrás en el tiempo, sabiendo de antemano quién había enfermado y quién estaba sana. Por tanto, las estimaciones podrían variar si el tumor se hubiese intervenido años antes en un entorno clínico real.
Por este motivo, para medir el valor predictivo de forma definitiva, se necesitan ensayos prospectivos inmediatos. Hay que ver al modelo hacer inferencia en vivo, en el día a día de un hospital saturado.
A esto hay que añadirle que nadie piense en sustituir a los médicos por chips de silicio. Aunque en ciertos escenarios la IA ya supera a radiólogos experimentados, los especialistas humanos siguen siendo absolutamente indispensables para validar los hallazgos y decidir el tratamiento a seguir.
La realidad pura y dura es que tener seis años de ventaja contra una patología tan grave marca la diferencia entre un tratamiento preventivo y un drama vital. Veremos cuánto tardan los gestores sanitarios en integrar de verdad esta red de seguridad en los hospitales públicos. La pelota, como siempre, está en el tejado de las administraciones.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
Estoy loco por la Inteligencia Artificial y la automatización.
