¿Puede la inteligencia artificial mejorar su próxima mamografía?

Los radiólogos aprovechan la tecnología para mejorar la precisión, reducir los falsos positivos y la necesidad de repetir las mamografías.

La inteligencia artificial (IA) alguna vez pareció ciencia ficción, pero ahora ya es parte de nuestra vida diaria. Pregúntele a Alexa.

El cuidado de la salud no es una excepción. Hace unos siete años, el radiólogo Fernando Collado-Mesa, M.D., F.S.B.I., se sorprendió al escuchar a los expertos en tecnología de la información predecir que la IA reemplazaría a los radiólogos como él y los dejaría sin trabajo.

Los radiólogos son médicos que interpretan exámenes de imágenes médicas (rayos X, tomografías computarizadas [CT], resonancias magnéticas [MRI], etc.).

También realizan procedimientos guiados por imágenes para diagnosticar y ayudar a tratar enfermedades y lesiones.

Sin ignorar los avances tecnológicos, el Dr. Collado-Mesa investigó la IA seriamente. Hoy, confía en que la IA no reemplazará a los radiólogos que dedican alrededor de 13 años a aprender su oficio. En cambio, los ayudará y los hará más competentes y eficientes.

Para los pacientes que se realizan mamografías, eso significa la posibilidad de una mayor precisión y una mejor oportunidad de detección temprana del cáncer de mama, cuando es más tratable. Hasta el 13 % de los casos de cáncer se pasan por alto cuando se lee una mamografía, según un estudio. La IA también podría ayudar a reducir los falsos positivos; aproximadamente el 10 % de los pacientes debe regresar para realizarse pruebas adicionales, una experiencia costosa y estresante.

Los seres humanos son insustituibles

Como Director de Innovación e Inteligencia Artificial en el Departamento de Radiología de University of Miami Miller School of Medicine, el Dr. Collado-Mesa utiliza su conocimiento para mejorar la atención de los pacientes en el Sylvester Comprehensive Cancer Center, parte de University of Miami Health System, y en Jackson Memorial Hospital’s Breast Health Center, donde es director médico.

“Hoy en día, las mamografías en nuestras instalaciones son evaluadas por radiólogos especializados asistidos por un programa experto de inteligencia artificial. Esto los ayuda a evaluar la densidad del seno, un factor de riesgo de cáncer de mama reconocido que también puede “enmascarar” los tipos de cáncer de mama pequeños. En esta relación hombre-máquina, el componente humano es insustituible”. 

Al igual que el modelo de IA utilizado en UHealth, otros modelos de IA para mamografías también han recibido la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos (Food and Drug Administration, FDA). Algunos están siendo considerados para incorporarlos al flujo de trabajo de los radiólogos de UHealth. La combinación de los radiólogos y la IA ofrece mayor rapidez y precisión en la lectura de las mamografías. A diferencia de los humanos, una computadora nunca se cansa ni se distrae.

Por otro lado, los radiólogos pueden integrar la información relevante del paciente, incluidos los factores de riesgo —como los antecedentes familiares— con los hallazgos en las imágenes de los senos y luego pueden proporcionar un enfoque más integral.

Personalización de la IA para nuestra comunidad

El desarrollo de IA para uso clínico es un esfuerzo interdisciplinario. El Dr. Collado-Mesa colabora con el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática y el Instituto de Ciencia de Datos y Computación de la Universidad.

“Estamos entrenando modelos de IA para que se desempeñen tan bien como un experto humano en tareas como predecir la respuesta de los pacientes a las terapias contra el cáncer de mama”.

La IA ha avanzado enormemente, pero aún queda mucho trabajo por hacer, incluido el trabajo para prevenir el prejuicio.

“Debemos exponer este tipo de programas médicos de IA a imágenes de pacientes de diferentes etnias”, opina el Dr. Collado-Mesa.

Por ejemplo, si UHealth compró un software de IA desarrollado y probado en imágenes de grupos étnicos diferentes de los de nuestra comunidad, es posible que no funcione tan bien como informan los proveedores del modelo de IA.

“Vamos a ayudar a desarrollar y probar herramientas de IA adaptadas a la población a la que servimos en nuestra comunidad. También podemos probar un producto de IA (desarrollado en otro lugar) y entrenarlo para nuestra población”.

Para ayudar a ajustar la tecnología, el equipo de IA está creando una base de datos masiva de datos clínicos anónimos e imágenes médicas. Además de los datos de imágenes, incluye factores de riesgo como raza y origen étnico, nivel socioeconómico y educativo y la exposición.

“Esto tiene el potencial de transformar la radiología local”, afirma el Dr. Collado-Mesa. Tener una herramienta que obtenga datos de millones de pacientes del sur de la Florida mientras mantiene su privacidad ayudará a los radiólogos de UHealth a ser más integrales y precisos. La esperanza es que esto guiará a los médicos para realizar un diagnóstico temprano y determinar el tratamiento más efectivo para grupos demográficos específicos de personas.

Una tecnología, muchos usos

Particularmente es emocionante el potencial de la IA para abordar varios problemas de salud en un único examen de imágenes.

“Podemos entrenar el modelo para observar múltiples estructuras anatómicas”, explica el Dr. Collado-Mesa.

“Por ejemplo, los estudios muestran una asociación entre las calcificaciones presentes en las arterias mamarias y las enfermedades cardiovasculares. La enfermedad cardíaca, y no el cáncer de mama, es el asesino número uno de las mujeres. En el futuro, una mamografía podría revelar su riesgo de enfermedad cardiovascular. A partir de un examen, podríamos obtener información de salud más completa, agregando valor a una evaluación anual de rutina que ya realiza, sin costo adicional ni radiación”.

Eventualmente, los sistemas de IA llegarán a todos los aspectos del ciclo de imágenes médicas.

Ayudarán con recordatorios de citas, programarán citas, buscarán registros médicos de pacientes y marcarán información pertinente para el uso del médico. La IA también ayudará con la adquisición real de las imágenes y mejorará su calidad.

Con IA, las imágenes se presentarán a los radiólogos para ayudarlos a detectar y diagnosticar el cáncer de mama y ayudar con las recomendaciones y el manejo de seguimiento.

“Si existen factores, como antecedentes familiares  de cáncer de mama que el médico debe tener en cuenta, el sistema se lo comunicará”, explica el Dr. Collado-Mesa.

En su rol como subdirector del Programa de Residencia en Radiología de Diagnóstico de la Universidad, el Dr. Collado-Mesa está formando a la próxima generación de médicos en el uso de esta tecnología.

“Capacitamos a los residentes y becarios de radiología en temas de IA a través de conferencias, y los aprendices interesados participan en la investigación de la IA”.

La transformación no ocurre de la noche a la mañana.

“Debemos ser metódicos. Estamos trabajando con Sylvester Comprehensive Cancer Center y nuestra Junta de Revisión Institucional para probar un producto de IA disponible comercialmente en nuestra población que ayuda a los radiólogos a detectar el cáncer en las resonancias magnéticas de mama”, comenta el Dr. Collado-Mesa.

A pesar de lo sofisticada que se ha vuelto la IA, “los humanos siempre estarán involucrados”. La integración de la IA en la atención médica es un proceso meticuloso, pero tiene beneficios de gran alcance para pacientes y médicos. Al mejorar la eficiencia y la precisión, la tecnología permitirá a los radiólogos pasar más tiempo con los pacientes, ser más personalizados en su enfoque del tratamiento y redoblar sus esfuerzos para salvar vidas.

Nancy Moreland suele colaborar con UMiami Health News. Escribió artículos para numerosos y reconocidos sistemas de atención médica y para los CDC. Sus artículos también aparecen en Chicago Tribune y US News & World Report.

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