La herramienta de detección de cáncer de mama AI de Google está aprendiendo a generalizar en todos los países

Categoría: Inteligencia artificial Al corriente 03 de enero

En una prueba preliminar, un modelo entrenado solo con datos de mujeres del Reino Unido se desempeñó mejor que los expertos en pacientes estadounidenses.

Las noticias: DeepMind y Google Health han desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial para ayudar a los médicos a detectar el cáncer de mama de manera temprana. Los investigadores entrenaron un algoritmo con imágenes de mamografías de pacientes femeninas en los EE. UU. y el Reino Unido, y funcionó mejor que los radiólogos humanos. Los resultados fueron publicado en Naturaleza El miércoles.

Una tragedia de errores: El cáncer de mama es el cáncer más común entre las mujeres en todo el mundo y su segunda causa principal de muerte. Aunque la detección y el tratamiento tempranos pueden mejorar el pronóstico de un paciente, las pruebas de detección tienen altas tasas de error. Aproximadamente 1 de cada 5 exámenes de detección no detectan el cáncer de mama incluso cuando está presente, lo que también se conoce como falso negativo; El 50 % de las mujeres que se hacen mamogramas anuales también obtienen al menos una falsa alarma durante un período de 10 años, lo que se conoce como falso positivo.

Los resultados: En las pruebas, el sistema de IA disminuyó ambos tipos de error. Para los pacientes estadounidenses, redujo los falsos negativos y positivos en un 9,4 % y un 5,7 %, respectivamente; para los pacientes del Reino Unido, los redujo en un 2,7% y un 1,2%. En un experimento separado, los investigadores probaron la capacidad del sistema para generalizar: entrenaron el modelo usando solo mamografías de pacientes del Reino Unido y luego evaluaron su desempeño en pacientes de EE. UU. El sistema aún superó a los radiólogos humanos, reduciendo los falsos negativos y positivos en un 8,1 % y un 3,5 %.

Por qué importa: La capacidad del sistema para generalizar de esta manera tiene implicaciones prometedoras. Muestra que puede ser posible superar uno de los mayores desafíos que enfrenta la adopción de IA en el cuidado de la salud: la necesidad de cada vez más datos para cubrir una población de pacientes representativa. Pero tales resultados también deben interpretarse con cautela. En términos relativos, los EE. UU. y el Reino Unido tienen poblaciones bastante similares. El sistema probablemente no se generalizaría tan bien a otras partes del mundo.

Trabajo relacionado: En octubre pasado, investigadores de la NYU publicó un estudio similar , demostrando un sistema de IA para exámenes de detección de cáncer de mama a la par de los radiólogos humanos. Sin embargo, las principales diferencias eran que solo usaba mamografías de pacientes de EE. UU. y comparaba el rendimiento del sistema con diagnósticos de expertos humanos realizados en un entorno de laboratorio artificial. En cambio, Google y DeepMind compararon el rendimiento con diagnósticos del mundo real.

Humano y máquina: En última instancia, ambos estudios concluyen que tales exámenes de detección de cáncer de mama con IA deben usarse junto con radiólogos humanos. La combinación logra los resultados de diagnóstico más precisos, pero aun así reduce la carga de trabajo de los radiólogos humanos, lo que ayudaría a liberar su tiempo para centrarse más en la atención del paciente.