Un sistema de inteligencia artificial desarrollado por Google en colaboración con expertos de centros médicos de Estados Unidos y Gran Bretaña ha demostrado ser más eficaz a la hora de detectar el cáncer de mama que los radiólogos. La revista Nature ha publicado los resultados de un ensayo que así lo indica.
Las mamografías siguen siendo el método más usado para la detección de este tipo de cáncer, pero interpretar las imágenes y emitir un diagnóstico no siempre es tarea fácil para los médicos. Eso hace que a menudo se produzcan falsos positivos o negativos, lo que a su vez provoca que a veces se retrase el tratamiento de la enfermedad.
Los responsables de este nuevo modelo de inteligencia artificial entrenaron a los ordenadores para reconocer los signos del cáncer a partir del análisis de mamografías de más de 76.000 mujeres de Reino Unido y 15.000 de Estados Unidos, cuyos diagnósticos ya se conocían. Posteriormente, para demostrar la eficacia del sistema de lectura de mamografías, evaluaron las imágenes de otras 25.000 mujeres de Reino Unido y 3.000 de Estados Unidos, también tomadas con anterioridad. Los investigadores comprobaron que los ordenadores detectaban con mayor precisión el cáncer de mama: los falsos positivos se redujeron un 5,7% entre las mujeres estadounidenses y un 1,2% entre las inglesas. Y además los falsos negativos disminuyeron un 9,4% en Estados Unidos y un 2,7% en Reino Unido.
Pese a todo, los ordenadores tampoco son infalibles. En otra prueba, los investigadores enfrentaron el programa de inteligencia artificial a seis radiólogos, presentándoles quinientas mamografías a interpretar. En general, los ordenadores superaron en aciertos a los radiólogos, pero en algunos casos el programa no detectó tumores que los humanos sí supieron ver, y viceversa.
De momento, este nuevo sistema de lectura de mamografías todavía se encuentra en fase de pruebas y no está disponible para su uso en centros médicos, pero en un futuro próximo podría convertirse en una herramienta muy útil para ayudar a los profesionales en la interpretación de las mamografías, y juntos diagnosticar así con mayor precisión (y premura) el cáncer de mama.
