La inteligencia artificial (IA) se ha transformado en un componente esencial para diversas aplicaciones que realizan tareas complejas que tiempo atrás requerían intervención humana, como, por ejemplo: las comunicaciones con clientes, la identificación de patrones y la solución de diversos problemas. El término fue adoptado en 1956, pero se ha popularizado hoy día gracias al aumento en los volúmenes de datos, a los algoritmos avanzados y a las mejoras en el poder de cómputo y almacenamiento de información.
El principio fundamental de la IA es: imitar y superar la manera en que percibimos e interactuamos con el mundo. Por ejemplo, “la esperanza de vida de las personas con cáncer ha aumentado gracias al desarrollo de las técnicas de aprendizaje automático en ordenadores (Machine Learning), las cuales permiten distinguir entre tumores malignos y benignos en los senos” (Murataya, I. 2021). Esto es una aplicación de vital importancia ya que el cáncer es la principal causa de muerte en el mundo y muchos de los casos pueden ser curados si se detectan a tiempo y si se tratan eficazmente. En 2020 se atribuyeron a esta enfermedad casi 10 millones de muertes humanas.
Figura 1: Proceso para la realización de una mamografía (imagen por rayos X de los senos).
Los expertos creen que la IA podría distinguir mejor haciendo uso de tomografías, que muestran tejidos con evidencia de cáncer de pulmón que usando otras observaciones que no corresponden a cambios cancerosos. Por lo tanto, la aplicación de la IA a los métodos de imagenología (p.ej. Imágenes por rayos X y ecografía) se constituye en una oportunidad para disminuir el número de resultados positivos falsos de cáncer. Estos métodos permiten determinar el tamaño, la forma, la morfología y la textura del tumor. Luego, a través de la computadora se caracteriza la región o lesión sospechosa y se estima la probabilidad de ser una enfermedad como el cáncer.
Específicamente, ¿cómo se llegó a la aplicación de las IA para la detección de tumores cancerosos?
El modelo de funcionamiento de las IA para la detección de cáncer se basa en patrones obtenidos a partir del análisis de los resultados de estudios en los que participaron más de 60 mil pacientes, lo cual dio lugar a la generación de una base de datos que permitió comparar comportamientos e información que, sin el uso de IA, podría pasar desapercibida.
La forma de probar esta tecnología y de demostrar su efectividad es bastante estándar y aplica para casi todos los ámbitos, como se puede observar, por ejemplo, en el trabajo realizado por Saldaña, S. (2022). En este se tomaron un total de 455 pacientes ya diagnosticados (con tumores benignos y malignos) y se dividieron en dos grupos correspondientes a los casos: entrenamiento y testeo. Sin embargo, para la prueba con la IA. Se tomaron 114 pacientes, de los cuales fue capaz de predecir el diagnóstico de 111 pacientes correctamente y solo 3 de forma incorrecta, por lo que la efectividad fue de un 96%.
El aumento del uso de las redes neuronales (tipo de modelo computacional) en programas de desarrollo médico, concretamente para predecir de forma temprana enfermedades como el cáncer, en especial el cáncer de mama, crean una esperanza para todos aquellos que viven este problema, ya sea de forma directa o indirecta.
Figura 2: Dispositivo para la detección temprana del cáncer de mama.
Sin restarles méritos a los profesionales expertos en este tipo de diagnósticos, es indiscutible la limitada capacidad que tienen nuestros sentidos, en especial si los comparamos con las capacidades que puede llegar a tener un sistema de computación especializado en imágenes.
Si bien en este momento se sigue necesitando un experto para dar el diagnóstico final y tomar una decisión para implementar un procedimiento u otro, más pronto que tarde los avances en aplicaciones de IA serán lo suficientemente fiables y precisos como para ser aceptados sin necesidad de la intervención humana.
Esta tecnología, si bien está lejos de ser perfecta, representa un gran avance en la calidad de vida, ya que la detección temprana de cualquier enfermedad eleva significativamente las probabilidades recuperación o tratamiento de esta. Por lo tanto, los gobiernos y el sector empresarial deberían promover, mediante financiación y apoyo, el desarrollo de nuevas investigaciones que le apunten al avance de estas tecnologías.
Figura 3: Procedimiento para analizar cáncer pulmonar.
Autores: Felipe De La Cruz Muñoz, Dexter Gonzalez Lopez, Daniela Morelos Acosta
Profesor Asesor: Oscar E. Hernández B.
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