La IA se ha desarrollado en varios campos. Uno de los más trascendentales es la medicina, donde se utiliza para el diagnóstico del cáncer de mama, facilitando así el trabajo a los médicos. Pero ¿hasta dónde pueden llegar sus límites?
Ocho billones de personas en el mundo y el hombre, aún inconforme, siempre ha querido ir más allá y buscar vida en otros planetas o incluso tratar de dotar de características y comportamientos humanos a las máquinas. Desde clásicos como 2001: Una odisea en el espacio, Tron o Yo, Robot; hemos visto ejemplos de máquinas basadas en Inteligencia Artificial (IA) que eran capaces de desarrollar sentimientos como en A.I. Artificial Intelligence, pasar por humanos superando el test de Turing como en Ex Machina, enamorar como en Her o incluso, llegado al extremo, dominar el mundo como en Terminator.
Más allá del séptimo arte y de la ciencia ficción, la IA se ha desarrollado a pasos agigantados en los últimos años y su uso se ha implementado en diversas áreas, desde las más futuristas como los coches automáticos hasta las más cotidianas como las recomendaciones de Netflix a sus usuarios. Una de las más revolucionarias y trascendentales es la salud y, en concreto, la medicina. Siendo más específicos, el uso de IA en el diagnóstico del cáncer de mama ha facilitado el trabajo a médicos y puede ser la promesa del futuro ante una enfermedad que actualmente representa la primera causa de muerte por cáncer en la mujer y la quinta en el hombre.
Cáncer, cáncer de mama y oncología
El cáncer es una de las patologías más frecuentes. “La edad media de los pacientes está en los 60 años, pero cada vez hay más tumores en pacientes más jóvenes”, explica la Dra. Margarita Feyjóo, oncóloga y jefa de servicio de la Unidad de Oncología Médica del Hospital Universitario La Moraleja. Los tumores que predominan son los de pulmón, próstata, colon y mama. Este último tiene una incidencia mundial anual de más de dos millones de casos y una tasa de mortalidad del 30%.
La oncología es la rama de la medicina que estudia y trata los tumores y el cáncer. Para la Dra. Feyjóo, “España es uno de los países con mayor calidad en oncología”. Sin embargo, “tenemos un problema gordo de financiación” y “los tratamientos muy caros”. Aunque el mejor tratamiento del cáncer sea la prevención primaria, hay casos que resultan inevitables y aquí es cuando entra en juego la importancia de un diagnóstico precoz.
La Dra. Margarita Chevalier, graduada en Física y especializada en Física Médica, expone que “un diagnóstico precoz puede reducir la mortalidad entre un 20 y un 30%”, ya que “al poder detectar los cánceres más temprano, el pronóstico es muchísimo mejor”. Para ello, se llevan a cabo programas poblacionales de detección precoz del cáncer de mama (PDPCM), que consisten en citar del censo a mujeres con edades comprendidas entre los 50 y 65 años para que se hagan una mamografía. Así, la probabilidad de detectar el cáncer de mama incipiente es mayor.
Ese diagnóstico se lleva a cabo a partir de diversas técnicas como resonancias magnéticas, mamografías, tomosíntesis o ecografías. Cualquier técnica es efectiva para detectar tumores y, según los factores, será más recomendable usar una u otra. La ecografía funciona a través de ultrasonidos, la mamografía con rayos X y la resonancia tiene la capacidad de hacer una exploración anatómica. A veces, la limitación viene de la propia mama, ya que cada una es diferente y su composición varía entre unas mujeres y otras e, incluso, en función de la edad.
Inteligencia Artificial (IA) para el diagnóstico
En cualquier caso, para ayudar al radiólogo con ese diagnóstico, entra en juego la Inteligencia Artificial (IA). El Dr. Robert Martí es informático y profesor agregado del departamento de Arquitectura y Tecnología de los Computadores (ACT) de la Universidad de Girona y lidera el grupo de investigación de la Comisión por Computadora y Robótica. En sus muchos estudios sobre IA, da la siguiente definición: “La IA consiste en programas dentro de un ordenador que programamos para un fin determinado que pueda parecerse a un razonamiento humano. La IA es capaz de analizar la imagen, entender sus elementos y producir una respuesta”.
Volviendo a la medicina y al cáncer de mama, la IA puede ayudar a detectar lesiones y a diagnosticar el grado de malignidad que pueden o estiman que pueden encontrar. En realidad, se lleva trabajando con IA casi en paralelo a la informática desde sus orígenes en el siglo XX. El principal hándicap que ha encontrado, según el Dr. Martí, es que “ha habido muchos momentos donde la tecnología no ha evolucionado tan rápidamente como la teoría de la IA”.
La IA funciona a través de unos algoritmos con mucha informática, matemáticas y estadística detrás que permite buscar patrones dentro de las imágenes. Para realizar un diagnóstico, “entrenan” a través de un conjunto muy grande de imágenes y “aprenden” el patrón de una lesión o no y su grado de malignidad. Así pues, señalan una región que pueda ser sospechosa y dan una prueba de su grado de malignidad (normalidad, lesión benigna o maligna).
En cuanto a su grado de fiabilidad, se ha comprobado que, en entornos controlados, la IA puede llegar a presentar un rendimiento de detección bastante comparable al de un radiólogo con poca experiencia. Sin embargo, su asignatura pendiente es que el número de falsos positivos es demasiado elevado. No obstante, esta desventaja no es alarmante, ya que un falso positivo significa que no tiene lesión y con el tiempo se llegaría a esa conclusión. “Se está trabajando para mejorar esto ya que da lugar a problemas de confianza para el médico con el sistema, económicos (porque requieren pruebas adicionales) y, sobre todo, psicológicos para la paciente”, añade el Dr. Martí.
Tanto el Dr. Martí como la Dra. Chevalier, coautores junto a otros científicos del artículo ¿Son los sistemas de inteligencia artificial una herramienta útil para los programas de cribado de cáncer de mama?, coinciden en que la limitación fundamental viene de las bases de datos. Lo más importante es “tener una base de datos grande para poder entrenar, porque si es un patrón que ese algoritmo no ha visto anteriormente, luego le es muy difícil discernir o hacer una predicción de lo que pasa en ese caso”, explica el Dr. Martí.
El cáncer es muy heterogéneo, por lo que cuanto más haya entrenado el sistema y más imágenes haya aprendido, mejor diagnóstico hará. Sin embargo, “hoy en día la IA es un símbolo de prestigio para cualquier centro médico”, como dice la Dra. Chevalier, pero “no todos los hospitales, clínicas y centros médicos tienen los mismos recursos”, concluye el Dr. Martí.
Ética y futuro
Y ahora entra en juego el argumento de muchos capítulos de Black Mirror de si algún día la IA podría sustituir y reemplazar a las personas. Para la Dra. Chevalier, la Dra. Feyjóo y el Dr. Martí hay unanimidad: no. Hay una parte de la IA que se encarga precisamente de sus implicaciones éticas: “Si en un sistema autónomo de diagnóstico no hay un radiólogo detrás, ¿de quién es la responsabilidad? ¿Del científico o informático que ha llevado los datos al sistema y que a lo mejor no eran de buena calidad? ¿De la paciente que se ha movido en el momento de la imagen?”, reflexiona el Dr. Martí.
La Dra. Feyjóo confía en la parte humanitaria y humanística que por definición es la medicina, aunque no duda de la importancia que tiene la tecnología, y cree que ambos mundos son compatibles y se complementan: “Al final, la mejor medicina del mundo es la que combina la mejor tecnología con el médico más cariñoso del mundo”, opina. De hecho, la Dra. Chevalier confía en que la IA puede “mejorar el flujo de trabajo” y pone el siguiente ejemplo: “Imaginemos que al día van a un centro a hacerse una mamografía 100 mujeres. Si la IA a través del cribado determina que 97 no tienen nada, el radiólogo puede centrarse en las 3 que sí que tienen algo”.
Este sería el porvenir de los sistemas de IA: ayudar a los radiólogos en esas imágenes rutinarias o servir como una segunda opinión en caso de que hubiera discrepancia sobre algún caso concreto. Esto reduciría su carga laboral y optimizaría recursos y tiempo. Según el Dr. Martí, uno de los retos en los que se está trabajando y que aún tiene que desarrollarse es la IA explicable, que consiste en que “el sistema explique cómo ha llegado a una conclusión, para entender qué está mirando y en qué se fija para llegar a ella”. Si bien es cierto que la IA cada vez soluciona problemas más complejos, parece que, de momento, la idea de que una máquina con un sistema de IA pueda sustituir a un humano queda reservada para las películas.
