El uso de la inteligencia artificial (IA) en los exámenes de salud tiene el potencial de salvar vidas a través de una intervención temprana.
Se informa que el Aberdeen Royal Infirmary en el Reino Unido está realizando un ensayo utilizando IA para ayudar a los radiólogos en la detección del cáncer de mama.
El programa piloto ya ha ayudado en la detección temprana de cáncer de mama en una paciente que ahora se someterá a cirugía.
También en el Reino Unido, Kheiron Medical Technologies ha desarrollado un modelo de IA, Mia, como verificación adicional para las revisiones de mamografías.
Los médicos involucrados en el ensayo dijeron que el modelo de IA puede identificar áreas de preocupación que a veces son demasiado pequeñas para el ojo humano.
También se están realizando pruebas continuas de IA en el hospital del condado de Bacs-Kiskun en Hungría.
Un médico le dijo al New York Times que inicialmente se mostró escéptica acerca de la tecnología, pero cambió de opinión cuando la IA detectó un pequeño tumor en la radiografía de una mujer de 58 años.
En Malasia, el cirujano cardiotorácico consultor Dr. Anand Sachithanandan, presidente fundador de la organización no gubernamental Lung Cancer Network Malaysia (LCNM), dice que cree en el potencial de la IA para ayudar en la detección temprana del cáncer de pulmón.
“Hace unos tres años, me enteré de algunas iniciativas en el Reino Unido y en otros lugares que exploraban el uso de la IA para detectar el cáncer de pulmón.
“Luego me reuní con expertos de la industria internacional para explorar su uso potencial aquí”, agrega el Dr. Anand.
Para evaluar la viabilidad de utilizar la tecnología para detectar el cáncer de pulmón en una comunidad urbana en el nivel de atención primaria, LCNM inició una prueba de detección de cáncer de pulmón gratuita utilizando radiografías de tórax con IA en clínicas de salud en el valle de Klang.
Según el Dr. Anand, el software de rayos X de IA, qXR, de la empresa de tecnología con sede en India Qure.ai tiene el potencial de mejorar la precisión y la eficiencia de la radiografía de tórax en la detección del cáncer de pulmón.
Él dice que la herramienta utiliza el poder de los algoritmos de aprendizaje profundo, lo que le permite detectar, señalar e identificar anomalías.
“Se ha demostrado que la red neuronal convolucional profunda (un tipo de IA comúnmente utilizada para analizar imágenes) mejora el rendimiento de los radiólogos en las técnicas de detección asistida por computadora habilitadas para IA y está diseñada para ayudar a los radiólogos y médicos generales a reconocer anomalías en el tórax X- rayos
“Reduce los errores y las omisiones y ayuda a los radiólogos a centrarse más en las radiografías de tórax marcadas como ‘anormales’”, dice.
córtalo temprano
El cáncer de pulmón es uno de los cánceres más comunes en Malasia, con la Revista de oncología torácica diciendo en un informe de 2020 que representa el 10% de todos los tumores malignos.
Según el informe, el riesgo de por vida para los hombres en Malasia es de uno en 55, mientras que para las mujeres es de uno en 135.
El Dr. Anand dice que el país está agobiado por la enfermedad en etapa avanzada debido a que la mayoría de los pacientes solo reciben un diagnóstico en una fase más crítica de la enfermedad.
El diagnóstico tardío se debe a varios factores, dijo, incluida la falta de conciencia, el estigma asociado con el tabaquismo y el miedo a la confirmación de que se trata de cáncer.
“Además, a menudo en las primeras etapas de esta enfermedad, no hay síntomas ni signos, o tiende a ser vago e inespecífico, como la tos, y por lo tanto se ignora o se descarta.
“Esto es trágico porque es una enfermedad curable si se detecta a tiempo”, dice.
El Dr. Anand explica que la detección es un intento de detectar la enfermedad en una etapa temprana o preclínica antes de que una persona se enferme o desarrolle síntomas.
“En el contexto del cáncer de pulmón, si podemos detectar y detectar la enfermedad de manera efectiva en una etapa temprana, se puede tratar de manera mucho más efectiva y, a menudo, curar.
“También es menos tóxico y menos costoso tratar el cáncer de pulmón en etapa temprana en comparación con la enfermedad en etapa avanzada.
“Los pacientes tendrán un mejor pronóstico (resultado) en términos de supervivencia y calidad de vida si el cáncer se detecta temprano”, dice.
Agrega que el estándar de oro actual para la detección del cáncer de pulmón es la tomografía computarizada de dosis baja o LDCT.
“Es una exploración no invasiva e indolora, que a menudo requiere solo una respiración, con una radiación mínima ya que no se inyecta medio de contraste”, dice. Por lo tanto, no se requieren goteros ni agujas, y del mismo modo, no es necesario ayuno ni análisis de sangre previos.
«Los datos de ensayos publicados, que incluyen dos estudios importantes en los últimos 10 años, respaldan firmemente el uso de la LDCT para la detección de cáncer de pulmón en grupos ‘en riesgo’, como los fumadores empedernidos anteriores o actuales», dice.
Agrega que hay evidencia emergente de que aquellos con antecedentes familiares de la enfermedad también pueden beneficiarse de la detección.
Sin embargo, según el Dr. Anand, una exploración LDCT normal en un hospital privado puede costar entre RM500 y RM1000, lo que hace que el costo sea una de las principales barreras para que los pacientes busquen pruebas adicionales.
La exploración puede estar significativamente subsidiada en las instalaciones del gobierno, pero dice que los pacientes enfrentan largos tiempos de espera para las exploraciones de diagnóstico y estadificación debido a la abrumadora cantidad de casos.
Aboga por la adopción de la IA en la detección del cáncer de pulmón en el país, destacando su potencial para aliviar las cargas financieras y ampliar el acceso.
“Creo que la IA tiene un potencial inmenso para ser un verdadero cambio de juego en la detección del cáncer de pulmón.
“La adopción de IA puede mejorar la precisión del diagnóstico, reducir los tiempos de respuesta, reducir los tiempos de espera y acelerar la derivación de casos sospechosos al especialista correspondiente para una mayor investigación”, dice, y agrega que la herramienta se puede implementar a nivel comunitario, incluso en Clínica Kesihatan.
El Dr. Anand informa que más de 10 000 personas participaron en el programa de detección de LCNM, que tuvo una duración de 20 meses a partir de mayo de 2021.
El cáncer de pulmón es uno de los cánceres más comunes en Malasia, y el Journal Of Thoracic Oncology dijo en un informe de 2020 que representa el 10% de todos los tumores malignos. — 123rf.com
Los nódulos pulmonares indeterminados (NPI), que son crecimientos o manchas que se producen en los pulmones pero cuya naturaleza o daño potencial se desconoce, se detectaron en el 2,5 % de los casos.
“Estas eran personas que vieron a un médico de cabecera por cualquier motivo y recibieron una investigación de rayos X de tórax si su médico de cabecera lo consideraba necesario.
“Por supuesto, no todas las IPN representan cáncer de pulmón. Las personas con una IPN luego deben evaluarse más a fondo con una exploración LDCT”, dice.
La respuesta de los médicos al software de rayos X AI ha sido positiva, dice.
“El paciente recibe una radiografía de tórax convencional y luego la imagen se carga en el software de IA basado en la nube, que la analiza y genera un informe detallado que destaca las áreas de preocupación en la imagen de rayos X”, agrega.
La generación del informe tarda aproximadamente dos minutos, lo que permite a los médicos de atención primaria determinar el siguiente curso de acción.
“Por lo tanto, acorta los tiempos de respuesta y facilita la toma de decisiones clínicas eficientes, lo cual es vital cuando se trata de una sospecha de cáncer de pulmón.
“Los médicos encontraron que la tecnología de IA es fácil de usar y asequible y, por lo tanto, creo que es escalable.
“Según tengo entendido, no se requiere capacitación específica aparte de estar familiarizado con el software”, dice.
Enfrentando desafíos
El Dr. Anand reiteró que era difícil convencer a los pacientes de que se hicieran la LDCT recomendada después del resultado de la radiografía con IA debido a barreras como el costo y, en última instancia, el miedo a un posible diagnóstico de cáncer.
Él dice que se introdujo un «navegador de pacientes» para ayudar a guiar a las personas a través del proceso y abordar sus inquietudes.
El Dr. Anand agrega que los socios del programa incluyeron hospitales privados que proporcionaron pruebas de detección LDCT gratuitas, aunque se aplicarían cargos adicionales si se requiriera más investigación o tratamiento.
“Muchos de ellos, sin embargo, no contestaron la llamada telefónica ni respondieron a nuestro SMS. Actualmente, se está realizando minuciosamente una revisión retrospectiva de todos los casos de IPN.
“Necesitamos saber cuántas de las IPN eran de hecho cánceres de pulmón tempranos.
“Un desafío adicional al que nos enfrentamos se debió al hecho de que gran parte de las pruebas de detección se realizaron durante la pandemia”, dice.
La siguiente etapa, dice, es demostrar localmente la eficacia de la tecnología, con el objetivo de realizar una detección de LDCT en un solo lugar y en el mismo día para pacientes con IPN detectados por la herramienta de rayos X AI.
“Esto mejorará el cumplimiento y reducirá la tasa de desgaste o abandono. Si esto funciona, puede intensificarse junto con campañas de concientización y apoyo para dejar de fumar”, agrega.
En otras partes de Malasia, los hospitales están utilizando la IA de otras formas. El Centro Médico Sunway, por ejemplo, ha anunciado una asociación con una empresa de tecnología para optimizar los protocolos de imágenes moleculares utilizando la reconstrucción modelada por IA para el diagnóstico del cáncer.
En un informe de mayo, el director ejecutivo de Gleneagles Hospital Kuala Lumpur, Hoo Ling Lee, dijo que es valioso adoptar la tecnología de inteligencia artificial para la atención médica, y agregó que podría traducirse en mejores resultados para los pacientes y una mayor eficiencia.
El hospital ha adoptado el análisis de imágenes de la retina mediante IA, que puede detectar y diagnosticar hasta 35 enfermedades de la retina, incluidas la degeneración macular y las lesiones ópticas, así como proporcionar evaluaciones de riesgos para la salud de otras enfermedades crónicas.
El Dr. Anand afirma que la adopción de la IA es inevitable y dice que “tiene que aprovecharse e incorporarse cuidadosa y cuidadosamente con las regulaciones apropiadas. No debemos cambiar la seguridad y la privacidad por la velocidad o la comodidad”.
Añade que es importante reconocer las limitaciones y los peligros potenciales de la tecnología. Como ejemplo, cita a los investigadores del MIT en los Estados Unidos que han desarrollado una herramienta impulsada por inteligencia artificial llamada Sybil para detectar el riesgo futuro de cáncer de pulmón.
Según un informe del MIT de enero, Sybil puede analizar datos de imágenes LDCT sin la ayuda de un radiólogo para predecir el riesgo de que un paciente desarrolle cáncer de pulmón en un plazo de seis años.
Siente que la tecnología debe complementar y no competir con los radiólogos.
“Esto también puede generar ansiedad en el paciente y afectar la cobertura del seguro médico.
“Por el contrario, permite una vigilancia más meticulosa de individuos de alto riesgo para que se pueda emprender la intervención adecuada a la primera señal de un tumor”, dice.
El Dr. Anand destaca que se espera que el número total de casos de cáncer aumente en un 30 % para 2030, según lo proyectado por el Ministerio de Salud, y enfatiza la importancia de abordar esta creciente preocupación.
La enfermedad en etapa avanzada, junto con la escasez de especialistas relevantes en los hospitales gubernamentales, podría significar diagnósticos y tratamientos más retrasados, dice, y agrega que la detección temprana es la mejor manera de avanzar.
“La progresión de la enfermedad, desde temprano hasta tarde, es una preocupación real y seria; por lo tanto, los retrasos deben minimizarse.
“Si la tecnología de IA funciona lo suficientemente bien, puede escalarse y desplegarse ampliamente, proporcionando una detección menos costosa, más eficiente y más equitativa”.
