N.47 – Uso de Inteligencia Artificial para detectar enfermedades

La mamografía de “screening” tiene el propósito de detectar el cáncer de mama en sus primeras etapas, cuando es mayor la probabilidad de tratamiento exitoso. Pero la interpretación de mamografías está afectada por altas tasas de falsos positivos (pacientes sanas con diagnóstico erróneo de enfermedad) y falsos negativos (no detección de la enfermedad en pacientes que la padecen).

En el estudio reseñado se presenta un sistema de inteligencia artificial (IA) que permite aumentar la precisión en la detección y predicción del cáncer de mama. Para evaluar el desempeño del sistema en el entorno clínico, se seleccionaron dos grandes conjuntos de datos representativos –respectivamente- del Reino Unido y de EE.UU. El estudio muestra que la aplicación del sistema de IA permitió una reducción absoluta de 5.7% y 1.2% (en las muestras de EE. UU. y Reino Unido, respectivamente) en falsos positivos y de 9.4% y 2.7% en falsos negativos.

En un estudio independiente, con seis expertos humanos, el sistema de IA superó al promedio de aciertos de los especialistas por un margen absoluto del 11,5%. Por otra parte se realizó una simulación en la que el sistema de IA participó en el proceso de doble lectura que se utiliza en el Reino Unido, y resultó que el sistema redujo en un 88% la carga de trabajo del segundo lector.

La referida evaluación del sistema de IA allana el camino para que los ensayos clínicos mejoren –en precisión y eficiencia- la detección y predicción de la evolución del cáncer de mama.

Para facilitar la replicación de los resultados con productos “no propietarios”, todos los experimentos y detalles de implementación se describen en la sección “Métodos complementarios”. Los componentes principales están disponibles en repositorios de código abierto.

El estudio fue realizado por Google Health en asociación con DeepMind, Cancer Research U.K. Imperial Center, Northwestern University y Royal Surrey County Hospital.