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La herramienta AI analiza una porción de tejido canceroso para crear un mapa que distingue dos tipos de cáncer de pulmón, con carcinoma de células escamosas en rojo, carcinoma de células escamosas de pulmón en azul y tejido pulmonar normal en gris.
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Los patólogos tardan años en recibir suficiente capacitación para diferenciar e identificar los tipos de tejidos histológicos, pero incluso aquellos con décadas de experiencia a menudo se quedan perplejos al descubrir casos específicos.
Muchos de nosotros pensamos en inteligencia artificial (AI)
como computadoras que imitan a los humanos en pensamiento y comportamiento.
Afortunadamente, la realidad sigue siendo muy diferente y la inteligencia
artificial es más una herramienta en evolución que puede abordar tareas
limitadas en las que los humanos no son lo suficientemente buenos. Una de esas
tareas es buscar imágenes complejas de muestras de biopsias de tejidos para
encontrar signos reveladores de la existencia de cánceres.
Una colaboración de investigadores, encabezada por un equipo
de la Escuela de Medicina de NYU, ha desarrollado un programa de inteligencia
artificial que puede examinar segmentos de tejido de tumores pulmonares e
identificar sus tipos, incluso si un tumor dado expresa genes específicos que
conducen a células con crecimiento irregular. Los investigadores fueron capaces
de ajustar su sistema tan bien que es capaz de distinguir con precisión el
adenocarcinoma del carcinoma de células escamosas el 97% del tiempo, algo con
lo que los médicos patólogos entrenados todavía están luchando.
La plataforma del equipo de investigación fue Inception v3
de Google, una red neuronal convolucional profunda que fue desarrollado para
analizar imágenes del Cancer Genome Atlas, un repositorio de imágenes de casos
individuales que han recibido diagnósticos confirmados. El nuevo programa de IA
fue capaz de verificar su precisión utilizando respuestas correctas conocidas
del Atlas, lo que le permite optimizar realmente su destreza de diagnóstico.
"En nuestro estudio, estábamos entusiasmados por
mejorar la precisión del nivel del patólogo y demostrar que AI puede descubrir
patrones desconocidos en las características visibles de las células cancerosas
y los tejidos que los rodean", dijo Narges Razavian, PhD, uno de los
autores del artículo que aparece en Nature Medicine. "La sinergia entre
los datos y el poder computacional está creando oportunidades sin precedentes
para mejorar tanto la práctica como la ciencia de la medicina".
Si bien el sistema es capaz de diferenciar los dos tipos de
cáncer de pulmón, su capacidad para detectar e identificar mutaciones genéticas
específicas sólo a partir de imágenes microscópicas de muestras de tejido de
cánceres de pulmón sigue siendo limitada. Los investigadores están trabajando
para mejorar el sistema y entrenarlo para que tenga una precisión de al menos
90%.
