Gracias a los avances de la tecnología, un algoritmo de inteligencia artificial es capaz de identificar qué pacientes tienen cáncer de pulmón en una prueba de cribado con igual o mejor precisión que médicos especialistas.

El algoritmo lo ha desarrollado una investigación liderada desde Google AI, la división de inteligencia artificial de Google, en Mountain View (EE.UU.).

Se trata de un avance, publicado en Nature Medicine, que podría facilitar la implementación de sistemas de cribado para detectar este y otros tipos de cáncer de forma precoz.

El cáncer de pulmón es el más letal: en 2018 mató a más de 1,7 millones de personas en todo el mundo, según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS).

Para este tipo de tumores el principal factor de riesgo es fumar. Por eso, la comunidad médica está evaluando la posibilidad de implementar programas de cribado entre personas fumadoras para detectar el cáncer de forma precoz y reducir la mortalidad. Una de las estrategias más prometedoras, según los ensayos preliminares, es el TAC, que permite visualizar el interior de los pulmones para identificar lesiones que puedan ser malignas.

Hasta el momento, muchos ensayos clínicos demostraron que las pruebas de detección de tórax, a través de las placas radiográficas, pueden identificarlo y reducir las tasas de mortalidad.

Sin embargo, los altos porcentajes de error y el acceso limitado a estas pruebas de detección significan que muchos cánceres de pulmón se terminan detectando en etapas avanzadas, cuando ya son difíciles de tratar.

"Los radiólogos examinan cientos de imágenes bidimensionales o cortes en una sola tomografía computarizada, pero hay un nuevo sistema de aprendizaje automático que permite apreciar a los pulmones en una imagen tridimensional única y muy grande", explica Mozziyar Etemadi, de la Universidad Northwestern y de la Escuela de Ingeniería McCormick, en EE.UU., quien encabezó un estudio que muestra cómo la inteligencia artificial en 3D "puede ser mucho más sensible que el ojo humano, que solo ve en 2D, a la hora de detectar el cáncer de pulmón precozmente".

Etemadi explica que para diseñar este tipo de IA capaz de analizar estas imágenes radiológicas se necesita un enorme sistema informático de escala Google.

"El concepto es novedoso –aporta Shravya Shetty, de Google- pero su ingeniería real también es novedosa debido a la escala. Esta área de investigación es increíblemente importante porque hay muchos desafíos en cuanto a su detección temprana".

La científica cuenta: "Nuestro trabajo examina las formas en que se puede utilizar la IA para mejorar la precisión y optimizar el proceso de selección, de manera que pueda ayudar a la implementación de los programas de detección. Los resultados son prometedores y esperamos continuar nuestro trabajo con nuevos socios".

Cómo funciona

Con el objetivo de mejorar las estrategias de cribado, el equipo liderado desde Google AI ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial para detectar nódulos malignos en los pulmones a partir de los resultados de un TAC.

El programa aprendió a través de un entrenamiento con más de 42.000 imágenes generadas en un ensayo clínico para probar un sistema de cribado de cáncer de pulmón entre personas fumadoras, realizado en EE.UU. y publicado en 2011.

Al ponerlo a prueba con otro grupo de 6.700 pacientes, el algoritmo resultó ser capaz de identificar los tumores malignos con una alta precisión.

A continuación, los investigadores lo compararon con el rendimiento de seis médicos radiólogos, que son los especialistas que evalúan las imágenes obtenidas en un TAC.

Cuando tanto los médicos humanos como el programa tuvieron acceso a imágenes previas de los pulmones de los mismos pacientes, fueron igual de eficaces.

No obstante, cuando las únicas imágenes disponibles fueron las obtenidas en la prueba de cribado, la inteligencia artificial diagnosticó el cáncer de pulmón con mayor precisión: tuvo un 11% menos de falsos positivos y un 5% menos de falsos negativos que los seis radiólogos.

Aunque los resultados todavía se deberán validar en grupos más amplios de pacientes, los autores proponen su algoritmo de inteligencia artificial como una herramienta para mejorar el rendimiento y la automatización del cribado de cáncer de pulmón.

Según los investigadores, es un paso adelante para que el cribado se pueda aplicar a gran escala en la población de alto riesgo, las personas fumadoras, y así reducir la mortalidad por este tipo de cáncer.

"Con algoritmos automáticos que ayuden a predecir el riesgo de cáncer de pulmón con alta fiabilidad, se podrían ahorrar cirugías en los casos de falsos positivos y alargar los intervalos entre pruebas de TAC, para disminuir la exposición de los pacientes a la radiación", valora Enriqueta Felip, jefa de sección del servicio de oncología médica del hospital Vall d’Hebron e investigadora del Vall d’Hebron Institut d’Oncologia (VHIO).

Si se confirma su eficacia en estudios mayores, "todos estos algoritmos se incorporarán a las decisiones médicas, no sólo a los programas de screening [cribado], sino como herramienta de apoyo en todas las decisiones.

Es una vía que en un futuro se aplicará no sólo en cáncer de pulmón, sino también en otros", añade Felip, que no ha participado en la investigación. "El objetivo de las herramientas de inteligencia artificial no es sustituir a los médicos, sino que trabajen conjuntamente con ellos para mejorar las predicciones", puntualiza.