Hay más de 300 herramientas de IA aprobadas por la FDA para su uso en radiología, según Anant Madabhushi, profesor del departamento de ingeniería biomédica de la Facultad de Medicina de la Universidad de Emory en Atlanta. La mayoría se utilizan para ayudar a los médicos a diagnosticar y tratar el cáncer, dijo, pero no para predecir el riesgo futuro de cáncer de una persona., como lo hace Sybil.
Sybil busca signos de dónde es probable que aparezca el cáncer, para que los médicos sepan dónde buscar y puedan detectarlo lo antes posible.
El cáncer de pulmón es más tratable cuando se detecta temprano, dijo la Dra. Kim Sandler, profesora asociada de radiología en el Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt en Nashville, Tennessee.
Pero la detección temprana es difícil, dice ella. Dado que los pulmones no se pueden ver ni sentir, la única forma de detectarlos temprano es con una tomografía computarizada. Cuando aparecen los síntomas, como tos persistente o dificultad para respirar, el cáncer suele estar avanzado y es más difícil de tratar.
Aprobar investigación demostraron que la detección con tomografías computarizadas de baja dosis puede reducir el riesgo de muerte por cáncer de pulmón en un 24 % porque pueden ayudar a detectar el cáncer antes, cuando es más fácil de tratar.
Pero una herramienta de inteligencia artificial podría aumentar potencialmente las tasas de detección temprana del cáncer de pulmón, y también aumentar potencialmente las tasas de supervivencia, dijo Sandler.
“Es excelente para los radiólogos, pero lo que es más importante, es realmente excelente para nuestros pacientes poder brindarles esta herramienta para decirles si creemos que es cáncer de pulmón o no”, dijo.
¿Cómo funciona Sybil?
Para predecir el riesgo de cáncer, Sybil se basa en un solo escaneo. Analiza la imagen tridimensional, buscando no solo signos de crecimiento anormal en los pulmones, sino también otros patrones o molestias que los científicos aún no comprenden por completo, dijo el Dr. Florian Fintelmann, radiólogo del Mass General Cancer Center. y uno de los investigadores que trabajan en Sybil.
Según lo que ve, Sybil proporciona predicciones sobre si una persona desarrollará cáncer de pulmón en los próximos uno a seis años, dijo.
Ha habido casos, agregó Fintelmann, en los que Sybil detectó signos de cáncer que los radiólogos no detectaron hasta que aparecieron nódulos en una tomografía computarizada años después.
Fintelmann dijo que ve un futuro en el que la herramienta de IA ayude a los radiólogos a tomar decisiones de tratamiento importantes, sin reemplazar por completo a los radiólogos.
«El futuro de la radiología será asistido por la IA», dijo. «Siempre necesitará un radiólogo para identificar dónde está el cáncer, identificar el mejor tratamiento posible y realmente realizar el tratamiento».
La IA, sin embargo, aún está lejos de ser perfecta.
Un tema que preocupa a Madabhushi de la Universidad de Emory es el tipo de datos utilizados para entrenar la IA.
«Muchos datos de instituciones médicas o ensayos clínicos no representan la diversidad de nuestro país», dijo, y agregó que cree que las herramientas de IA no se están desarrollando de manera que ayuden a las personas negras y morenas.
Los científicos que desarrollaron Sybil han Reconocido que los datos utilizados para crear la herramienta de IA aún no incluyen «suficientes pacientes negros o hispanos para confiar en una amplia aplicabilidad».
La FDA ya ha tomado medidas para abordar este problema, anunciando el año pasado que pronto requerirá que los investigadores y las empresas que buscan la aprobación de productos médicos presenten un plan para garantizar la diversidad en los ensayos clínicos.
“Necesitamos asegurarnos de que la IA no refleje ni capture nuestros prejuicios”, dijo Madabhushi.
También hay preocupaciones sobre el sobrediagnóstico, dijo Sandler. Los médicos pueden dar a los pacientes una biopsia potencialmente innecesaria para un nódulo que puede terminar siendo benigno.
“¿Encontramos un cáncer que tal vez no necesitemos encontrar? ella dice.
