Un estudio internacional liderado por investigadores del Karolinska Institutet en Suecia ha puesto de manifiesto que los modelos basados en inteligencia artificial (IA) pueden superar a expertos humanos en la identificación del cáncer de ovario a partir de imágenes de ultrasonido. Este trabajo ha sido publicado en Nature Medicine.
Según la profesora Elisabeth Epstein, del Departamento de Ciencia Clínica y Educación del Södersjukhuset (Hospital General del Sur de Estocolmo), «los tumores ováricos son comunes y a menudo se detectan por casualidad». La escasez de expertos en ultrasonido en muchas partes del mundo ha suscitado preocupaciones sobre intervenciones innecesarias y diagnósticos tardíos de cáncer. Por ello, el equipo de investigadores se propuso averiguar si la IA podría complementar a los expertos humanos en este ámbito.
La IA supera a los expertos humanos
Los investigadores han desarrollado y validado modelos de redes neuronales capaces de diferenciar entre lesiones ováricas benignas y malignas, habiendo entrenado y probado la IA con más de 17,000 imágenes de ultrasonido de 3,652 pacientes en 20 hospitales de ocho países. Posteriormente, se comparó la capacidad de diagnóstico de los modelos con un amplio grupo de expertos y examinadores menos experimentados en ultrasonido.
Los resultados mostraron que los modelos de IA superaron tanto a los expertos como a los no expertos en la identificación del cáncer de ovario, alcanzando una tasa de precisión del 86.3 por ciento, en comparación con el 82.6 por ciento y el 77.7 por ciento para los expertos y no expertos respectivamente. Esto sugiere que los modelos de redes neuronales pueden ofrecer un apoyo valioso en el diagnóstico del cáncer de ovario, especialmente en casos difíciles y en entornos donde hay escasez de expertos en ultrasonido.
Además, los modelos de IA pueden reducir la necesidad de derivaciones a expertos. En una situación simulada de triaje, el apoyo de la IA disminuyó el número de referencias en un 63 por ciento y la tasa de diagnósticos erróneos en un 18 por ciento. Esto podría dar lugar a una atención más rápida y rentable para los pacientes con lesiones ováricas.
A pesar de estos resultados prometedores, los investigadores subrayan que se necesitan más estudios antes de comprender completamente el potencial de los modelos de redes neuronales y sus limitaciones clínicas. «Con una investigación y desarrollo continuos, las herramientas basadas en IA pueden convertirse en una parte integral de la atención médica del mañana, aliviando a los expertos y optimizando los recursos hospitalarios», afirma Filip Christiansen, estudiante de doctorado en el grupo de investigación de la profesora Epstein.
Evaluación de la seguridad del apoyo de la IA
Los investigadores están llevando a cabo estudios clínicos prospectivos en el Södersjukhuset para evaluar la seguridad y utilidad clínica diaria de la herramienta de IA. La investigación futura incluirá también un estudio multicéntrico aleatorizado para examinar su efecto en la gestión de pacientes y en los costos sanitarios.
El estudio fue realizado en estrecha colaboración con investigadores del KTH Royal Institute of Technology y fue financiado por subvenciones del Consejo Sueco de Investigación, la Sociedad Sueca del Cáncer, el Consejo Regional de Estocolmo, los Fondos de Investigación del Cáncer de Radiumhemmet y el programa Wallenberg AI, Sistemas Autónomos y Software (WASP).
La profesora Elisabeth Epstein, Filip Christiansen y tres coautores han solicitado una patente a través de la empresa Intelligyn para métodos de diagnóstico asistido por ordenador. Además, Elisabeth Epstein, Filip Christiansen y Kevin Smith, investigador del KTH Royal Institute of Technology, son accionistas de Intelligyn, donde la profesora Epstein ocupa un cargo directivo no remunerado.
