La Inteligencia Artificial está dando a la ciencia y la medicina un nuevo impulso. Es un campo de asombroso alcance a nivel global. Ya se están probando algoritmos que detectan la psicosis, varios tipos de cáncer y enfermedades oculares, predicen el riesgo de enfermedad cardíaca y hasta asisten a los operadores en las llamadas de emergencia.
Ahora, un equipo de científicos liderado por investigadores de los Institutos Nacionales de Salud de EE.UU. (NIH) y Global Good ha desarrollado un algoritmo informático que puede analizar imágenes digitales del cuello uterino de una mujer e identificar con precisión los cambios precancerosos que requieren atención médica. Este enfoque de inteligencia artificial (IA), llamado evaluación visual automatizada, tiene el potencial de revolucionar el cribado del cáncer cervical, particularmente en lugares de bajos recursos.
Para desarrollar el método, los investigadores utilizaron conjuntos de datos completos para "entrenar" un algoritmo de aprendizaje profundo y automático para reconocer patrones comunes en imágenes médicas que puedan arrojar pistas.
El avance fue creado conjuntamente por investigadores del National Cancer Institute (NCI) junto a Global Good, y los hallazgos fueron publicados en el Diario del Instituto Nacional del Cáncer.
"Nuestros hallazgos muestran que un algoritmo de aprendizaje profundo puede usar imágenes recolectadas durante la detección de rutina del cáncer cervical para identificar cambios precancerosos que, si no se tratan, pueden convertirse en cáncer", dijo Mark Schiffman, del NCI y autor principal del estudio. "De hecho, el análisis computarizado de las imágenes fue mejor para identificar el pre-cáncer que un experto humano que revisó las pruebas de Papanicolaou bajo el microscopio (citología)" agregó.
Una herramienta muy valiosa
La evaluación visual automatizada es fácil de realizar. Los trabajadores de salud pueden usar un teléfono celular o un dispositivo de cámara similar para la detección del cáncer cervical durante una sola visita. Este enfoque se puede realizar con una capacitación mínima, esto lo hace ideal para países con recursos limitados de atención médica, donde el cáncer cervical es una de las principales causas de enfermedad y muerte entre las mujeres.
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Para crear el algoritmo, el equipo de investigación utilizó más de 60,000 imágenes cervicales de un archivo de fotografías del NCI recolectadas durante un estudio de detección de cáncer cervical realizado en Costa Rica. Más de 9,400 mujeres participaron en ese estudio cuyo seguimiento duró 18 años. Los investigadores obtuvieron información casi completa sobre qué cambios cervicales se convirtieron en precursores del cáncer y cuáles no. Las fotos se digitalizaron y luego se usaron para entrenar a este algoritmo para que pudiera distinguir las condiciones cervicales que requieren tratamiento de las que no indican riesgo.
En general, el algoritmo se desempeñó mejor que todas las pruebas de detección estándar para predecir los casos diagnosticados de cáncer durante el estudio en Costa Rica.
"Cuando este algoritmo se combina con los avances en la vacunación contra el Virus del Papiloma Humano (VPH), las nuevas tecnologías de detección del VPH y las mejoras en el tratamiento, es posible que el cáncer cervical se pueda controlar, incluso en zonas de bajos recursos", dijo Maurizio Vecchione, vicepresidente ejecutivo de Global Good.
El cáncer de cuello uterino o cervical (CCU) es causado por el VPH. A nivel mundial, el CCU es el cuarto cáncer más frecuente en las mujeres. Hay aproximadamente 530,000 nuevos casos por año. Si bien en un principio no causa síntomas, más adelante puede haber dolores y otros signos como el sangrado, informa la Organización Muncial de la Salud (OMS).
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