La Inteligencia Artificial detecta el cáncer en algunos hospitales de EE.UU.
Los médicos creen que la Inteligencia Artificial está salvando vidas, tras un importante avance en las pruebas de detección del cáncer de mama. La Inteligencia Artificial está detectando los primeros signos de la enfermedad, en algunos casos años antes de que los médicos detectaran el cáncer en una exploración tradicional.
Una alternativa a la quimioterapia llamada inmunoterapia se muestra prometedora en el tratamiento del cáncer - y una nueva herramienta de inteligencia artificial podría ayudar a garantizar que los pacientes tengan la mejor experiencia posible.
La inmunoterapia, aprobada por primera vez en 2011, utiliza el propio sistema inmunitario del paciente con cáncer para atacar y combatir el cáncer combatir el cáncer.
Aunque no funciona para todo el mundo, para el 15% o 20% que sí ve resultados, puede salvarles la vida.
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (AI)?
Como cualquier medicamento, la inmunoterapia puede tener efectos secundarios adversos, que pueden ser graves para algunos.
Los estudios demuestran que entre el 10% y el 15% de los pacientes desarrollan "toxicidades significativas".
Una alternativa a la quimioterapia denominada inmunoterapia está resultando prometedora en el tratamiento del cáncer, y una nueva herramienta de inteligencia artificial podría ayudar a garantizar que los pacientes tengan la mejor experiencia posible. (iStock)
Con sede en Chicago, GE HealthCare -en colaboración con el Vanderbilt University Medical Center (VUMC) de Nashville, Tennessee- ha creado un modelo de IA diseñado para ayudar a eliminar algunas de las incertidumbres que rodean a la inmunoterapia.
Durante los cinco años que ha estado en desarrollo, el modelo de IA se entrenó en miles de historiales médicos electrónicos (HCE) de pacientes para reconocer patrones en cómo respondían a la inmunoterapia, centrándose en la seguridad y la eficacia.
"El modelo predice qué pacientes tienen más probabilidades de obtener el beneficio de la inmunoterapia frente a los pacientes que podrían no obtenerlo", declaró Jan Wolber, jefe global de productos digitales del segmento de diagnóstico farmacéutico de GE HealthCare, en una entrevista con Fox News Digital.
"También predice qué pacientes tienen probabilidades de desarrollar una o más toxicidades significativas".
Al extraer datos de la historia clínica del paciente, el modelo examina la información demográfica, los diagnósticos preexistentes, hábitos de vida (como fumar), historial de medicación y más.
La inmunoterapia, que se aprobó por primera vez en 2011, utiliza el sistema inmunitario del paciente con cáncer para atacarlo y combatirlo. (iStock)
"Todos estos datos ya los recoge el oncólogo del paciente, o rellenan un formulario en la sala de espera con antelación", dijo Travis Osterman, oncólogo médico y jefe asociado de información médica del Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt, en una entrevista con Fox News Digital.
(Osterman está trabajando con Wolber en el desarrollo del modelo de IA.)
"No pedimos muestras de sangre adicionales ni imágenes complejas. Son todos puntos de datos que ya estamos recogiendo: constantes vitales, diagnósticos, valores de laboratorio, ese tipo de cosas."
En un estudio, el modelo de IA mostró una precisión de entre el 70% y el 80% en la predicción de las respuestas de los pacientes a las inmunoterapias, según un artículo publicado en la revista Journal of Clinical Oncology Clinical Cancer Informatics.
"Aunque los modelos no son perfectos, se trata en realidad de un resultado muy bueno", dijo Wolber. "Podemos aplicar esos modelos con muy poco esfuerzo adicional, porque no se requieren mediciones adicionales en la clínica".
Progresión natural
Este tipo de tecnología es "una progresión natural de lo que venimos haciendo en medicina desde hace mucho tiempo", dijo Osterman.
"La única diferencia es que, en lugar de encuestar a los pacientes, tomamos la totalidad de la historia clínica y buscamos factores de riesgo que contribuyan a un resultado", dijo en una entrevista con Fox News Digital.
El modelo de IA se entrenó con los historiales médicos electrónicos de miles de pacientes para reconocer patrones en su respuesta a la inmunoterapia, centrándose en la seguridad y la eficacia. (iStock)
Con la inmunoterapia, suele haber una tasa de respuesta más baja que con la quimioterapia, señaló Osterman, pero algunos pacientes tienen "respuestas increíbles" y, en última instancia. se libran del cáncer.
"Me horrorizaría saber que uno de mis pacientes al que no di inmunoterapia podría haber sido uno de los tremendos respondedores", declaró a Fox News Digital.
Por el contrario, Osterman señaló que, en casos poco frecuentes, la inmunoterapia puede tener algunos efectos secundarios graves.
"Me horrorizaría saber que uno de mis pacientes al que no di inmunoterapia podría haber sido uno de los tremendos respondedores".
"Yo diría que aproximadamente la mitad de los pacientes no tienen efectos secundarios, pero para los que sí los tienen, algunos de ellos son realmente alteradores de la vida", dijo.
"No queremos faltar a nadie, pero tampoco queremos perjudicar a nadie".
El núcleo del proyecto de IA, según Osterman, es la capacidad de "poner toda la información en la sala de exploración", de modo que el oncólogo pueda asesorar al paciente sobre los riesgos y beneficios de esta terapia concreta y tomar la decisión mejor y más informada sobre su tratamiento.
Combinar tecnología y experiencia humana
El Dr. Marc Siegel, profesor clínico de medicina del Centro Médico Langone de la NYU y colaborador médico de Fox News , no participó en el desarrollo del modelo de IA, pero comentó su potencial.
"Están surgiendo modelos de IA que ayudan a gestionar las respuestas a los tratamientos contra el cáncer", declaró a Fox News Digital.
El Dr. Marc Siegel, profesor clínico de medicina en el Centro Médico Langone de la NYU y colaborador médico de Fox News , no participó en el desarrollo del modelo de IA, pero opinó sobre su potencial. "Están surgiendo modelos de IA que ayudan a gestionar las respuestas a los tratamientos contra el cáncer", afirmó. (Dr. Marc Siegel)
"Éstas pueden permitir más opciones de tratamiento y ser más predictivas del resultado".
Los modelos de IA como éste son un ejemplo del "futuro esencial de la medicina personalizada", dijo Siegel, "donde cada paciente es abordado de forma diferente y su cáncer se analiza y tratado con precisión mediante análisis genéticos y proteínicos".
Mientras los médicos y los científicos sigan al mando - "no un ordenador ni un robot"-, Siegel dijo que "no hay inconveniente".
Limitaciones potenciales
El modelo de IA conlleva cierto grado de limitaciones, reconocieron los expertos.
"Obviamente, los modelos no ofrecen una precisión del 100%", dijo Wolber a Fox News Digital. "Así que hay algunos de los llamados falsos positivos o falsos negativos".
La herramienta no es una "caja negra" que proporcione una respuesta segura, señaló. Se trata más bien de una herramienta que proporciona datos al médico y le informa cuando toma decisiones sobre el tratamiento del paciente.
Osterman señaló que el modelo de IA utiliza un "conjunto de datos relativamente pequeño".
"Nos encantaría poder refinar nuestras predicciones aprendiendo con conjuntos de datos más grandes", dijo.
La herramienta no es una "caja negra" que proporcione una respuesta segura, dijo uno de los investigadores; más bien, es una herramienta que proporciona puntos de datos a los médicos y les informa cuando toman decisiones sobre el tratamiento de los pacientes. (iStock)
El equipo está buscando actualmente asociaciones que les permitan probar el modelo de IA en nuevos entornos y lograr una precisión aún mayor en sus predicciones.
Otro reto, según Osterman, es la necesidad de integrar estas recomendaciones de IA en el flujo de trabajo.
"Esto es bastante nuevo para nosotros como comunidad sanitariay creo que todos vamos a estar luchando con esa pregunta", dijo.
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De cara al futuro, una vez que el modelo de IA haya obtenido las aprobaciones normativas necesarias, GE HealthCare tiene previsto poner la tecnología a disposición de los médicos para su uso generalizado, quizá incluso ampliándola a otras áreas asistenciales, como la neurología o la cardiología.
También existe la posibilidad de incorporarlo al desarrollo de fármacos.
"No queremos faltar a nadie, pero tampoco queremos perjudicar a nadie".
"Una de las cosas con las que luchan los fabricantes de fármacos es que algunos de los agentes que pueden ser realmente útiles para algunos pacientes podrían ser realmente tóxicos para otros", dijo Osterman.
"Si pudieran elegir qué pacientes podrían entrar en un ensayo y excluir a los pacientes con mayor riesgo de toxicidad, eso podría significar la diferencia entre que ese fármaco estuviera disponible o no".
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Y añadió: "Si esto significa que podemos ayudar a adaptar ese riesgo de precisión a los pacientes, estoy a favor de ello".
En última instancia, dijo Osterman, "es un momento realmente emocionante para dedicarse a la medicina... Creo que miraremos atrás y consideraremos que ésta es la edad de oro de las recomendaciones de IA. Creo que probablemente están aquí para quedarse".