Esta semana tuve el privilegio de compartir la visión del futuro de la salud junto a expertos de la industria de la salud y ciencias de la vida de SAS Corporate y clientes. En lo personal, me emociona conocer las posibilidades que la tecnología y en particular la analítica avanzada y la Inteligencia Artificial ofrecen hoy en áreas como el diagnóstico, detección y evolución de enfermedades, tratamiento, desarrollo de nuevos medicamentos, medicina personalizada, optimización en la operación hospitalaria y planeación, salud poblacional entre otras áreas.
En este espacio, les comparto como la IA esta hoy analizando imágenes médicas (como radiografías, resonancias magnéticas o tomografías) y ayudando a detectar signos de enfermedades, o la evolución de ellas. Un buen ejemplo es en el Centro Médico Universitario de Amsterdam (UMC) en donde usan IA para el tratamiento del cancer. Veran, después de un período de tratamiento, los tumores se evalúan manualmente mediante tomografías computarizadas. En ese momento, los médicos pueden ver si un tumor se redujo o cambió de apariencia. La forma en que reacciona un tumor a la terapia determina si es posible una cirugía que salve la vida o si es necesario un régimen de quimioterapia diferente.
La evaluación de tumores es un proceso que requiere mucho tiempo para los radiólogos. Y para cada tomografía computarizada, generalmente solo se miden los dos tumores más grandes, lo que posiblemente deja pistas vitales ocultas en los tumores restantes, si un paciente tiene más de dos. Adicionalmente, un tumor puede reducirse, pero no de forma simétrica. Esto es difícil de cuantificarse a simple vista. En otros casos, los tumores pueden cambiar de apariencia, lo que indica que hay menos sangre corriendo a través de la metástasis, un signo positivo de la eficacia de la terapia, que también es difícil de detectar para los humanos.
Este enfoque manual presenta muchos desafíos al ser propensa a la subjetividad y a errores. Desafortunadamente, debido a las limitaciones humanas, se producen errores radiológicos y un diagnóstico erróneo puede exponer al paciente a riesgos potencialmente mortales, como cirugía o quimioterapia innecesarias.
El Centro Médico Universitario de Amsterdam UMC y SAS están transformando las evaluaciones de tumores con IA. Utilizando tecnología de visión por computadora y modelos de aprendizaje profundo han aumentado la velocidad y precisión de las evaluaciones de la respuesta a la quimioterapia. Capacidades como la segmentación automática ayudan a los médicos a identificar rápidamente cambios en la forma y el tamaño de los tumores y a observar su color. De esta manera han automatizado la evaluación de la respuesta, y en propias palabras del director del UMC: «El proceso no sólo es más rápido sino también más preciso que cuando lo realizan humanos».
El proyecto comenzó entrenando un modelo de aprendizaje profundo con datos de 52 pacientes con cáncer. Se analizó y segmentó cada píxel de 1.380 metástasis. Esto le enseñó al sistema cómo identificar instantáneamente las características del tumor y compartir información vital con los médicos.
Los métodos de evaluación anteriores limitaban lo que los médicos podían ver, pero los modelos de IA proporcionan el volumen total del tumor y una representación 3D de cada tumor, lo que permite a los médicos determinar con mayor precisión si la cirugía para salvar vidas es viable o si se debe elegir una estrategia de tratamiento diferente.
«La IA nos ayudará a salvar vidas… Estoy absolutamente seguro de eso», esta frase no es mía, es del Dr. Kazemier director del UMC.
Y es importante apropiarnos de esta frase porque en los años que llevo compartiendo de las posibilidades de la IA en Salud no es raro encontrarnos con incredulidad, resistencia o temor. Sin embargo, la IA no busca reemplazar al médico o al profesional de la Salud, lo que busca es aumentar la capacidad del ser humano para tomar mejores decisiones, y eso en Salud hace la diferencia entre la vida o la muerte.