Una visión realista de lo que nos espera de la Inteligencia Artificial en la lucha contra el cáncer

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Una visión realista de lo que nos espera de la Inteligencia Artificial en la lucha contra el cáncer

"Google desarrolla una inteligencia artificial para detectar el cáncer de mama "capaz de superar a los expertos humanos". "Predecir un cáncer de mama cinco años antes de que aparezca, possível gracias a la inteligencia artificial. "Una IA de Google logra superar a los radiólogos diagnosticando cáncer de pulmón en las primeras etapas de la enfermedad.

Son solo algunos de los titulares que la Inteligencia Artificial aplicada a la medicina nos ha dejado en los últimos meses. Pero en Xataka nos hemos querido preguntar qué feno detrás de todos ellos, si realmente el potencial de la Inteligencia Artificial aplicada a la medicina es tan potente o si estamos ante otro de esos casos en los que, pese a que los científicos logran curar el cáncer en ratones, la realidad tarda mucho más en llegar al paciente (hace cuatro años, el 60% de las terapias eficaces en roedores fallaban en humanos).

Sim, la IA tiene mucho potencial

Los médicos con los que hemos hablado (dos oncólogos e um radiólogo) coincide en su diagnóstico: la Inteligencia Artificial es una potente herramienta que, bien aproveitar, abre mucho potencial en la investigación, detección y tratamiento de patologías como el cáncer.

Foto Margarita

“Estamos introduzindo sistemas de inteligência artificial para o soporte no diagnóstico, tanto por imagen como vía prueba analítica con um objetivo muy sencillo: que la tecnologia aporte valor real en la toma de decisiones. En el ámbito de la inteligencia artificial y, en geral todo lo que tenga que ver com a digitalização, feno que estar bien enfocados: todo lo que hacemos debe mejorar el servicio que prestamos a nuestros pacientes ”, explica la doctora Margarita Feyjóo, jefa del Servicio de Oncología y de la Unidad de Consejo y Cuidado Oncológico del Hospital Universitario Sanitas La Moraleja. “Nuestra experiencia en este ámbito es que la inteligencia artificial es un soporte valiosísimo: nos ayuda a “ponerle apellidos” al diagnóstico, a relacionarlo com outros casos, a comparar os resultados de una prueba con todos os casos que ya hemos estudiado previamente y, por tanto, a centrar mejor el abordaje que podemos plantear a cada persona para tratar sua situação de modo personalizado ”.

Pablo Valdés Solís é radiólogo e presidente de SERAM (Sociedad Española de Radiología Médica). No tiene dudas en afirmar que la IA é “fascinante” y se va a quedar para siempre. “Radiología somos una especialidad muy inovadora en tecnología”, asegura. “Muchos sanitarios no conocen qué se hace en radiología. Creen que simplemente hacemos um informe, por que todos os pacientes passam por radiologia por radiologia um ou dos veces antes de cualquier tratamiento ”, expone. Y reconoce que muchas de esas tareas que llevan a cabo son repetitivas y rutinarias (como contar las costillas o los traumas) y, por tanto, susceptibles de ser automatizadas. “Si lo tienes que hacer muchas veces, la mente se cansa. Las calculadoras también ayudan a hacer tareas. Las máquinas hacen muy bien estas operaciones ”, reflexiona, y por eso está seguro de que la IA“ hará muy bien su trabajo y nos ayuda a mejorar el nuestro ”. Por eso también, prefiere hablar de Inteligencia Asistida más que Artificial, defendiendo que “el radiólogo que use IA desplazará a quien no la utilice”.

Escaner

La IA não lo es todo, y menos sola

Pero, al mismo tiempo que valoran positivamente la llegada de la IA a ramas como la oncología y la radiología, explican que, como buena herramienta, dependerá mucho del uso que se le de para que los resultados sean positivos. “La IA está revolucionado la medicina y la radiología. Bien aplicada es maravillosa, pero feno que sabre aplicarla”, Expone Valdés.

Para el oncólogo Andrés García, coordinador de la Sección SEOM (Sociedad Española de Oncología Médica) de Evaluación de Resultados y Práctica Clínica, la IA es una gran promesa que ofrece vías de trabajo y estudio muy interesantes, pero lamenta que “Las propuestas están descontextualizadas”. En su opinión, las empresas tecnológicas no conocen las necesidades de los médicos ni las de los pacientes. “Ofrecen herramientas que vienen de otros sector. Filho muy interesantes para a análise de resultados pero sem se acoplar com exatidão. Necesitamos un diálogo más profundo ”, reclama.

“La IA tiene una capacidade de análiseisis matemático superior al humano, eso es innegable. La pregunta que nadie se hace es si los diagnósticos filho importantes desde o ponto de vista del paciente "

Parte do problema viene, según este médico, de que se intenta aplicar a misma fórmula que se aplica para cualquier otro uso al mundo sanitario, cuando este tiene, en su opinión, connotaciones diferentes. “La Inteligencia Artificial no puede trabajar igual que en el mundo empresarial. Las herramientas que se proponen nos ofrecen analizar los datos y transformarlos en información, pero hay que transformarlos en conocimiento. Hay una parte especifica que las máquinas no pueden tener ”, opina.

En cualquier caso, este doctor se muestra partidario de la colaboración entre empresas tecnológicas y profesionales sanitarios para un buen desarrollo de esta tecnología, pero con “preminencia del aspecto humano. Las máquinas no pueden traspasar esa frontera. El profesional sanitario tiene ciertos conocimientos que aplicamos. Necesitamos la tecnología y la IA pero ésta también nos necesita a nosotros, porque trabajamos y transformamos esa información en conocimiento eficaz ”, insiste.

"Quien diagnostica es el médico, no el algoritmo"

¿Qué opinan quienes están desarrollando este tipo de algoritmos? Pues algo parecido. Ángel Alberich es ingeniero de Telecomunicaciones y master en Ingeniería Biomédica. Está al frente de Quibim, um spin off do Instituto de Investigación Sanitaria La Fe de Valencia, que se dedica ao desarrollo de algoritmos para obtener diagnósticos de ciertas enfermedades a través del analogisis de las imágenes médicas.

"Quien diagnostica es el médico, no la máquina", asegura. "Nosotros solo damos datos con los algoritmos", explica. El objetivo de estos algoritmos es, según sus palabras, que mejoren el flujo de trabajo del radiólogo. "El código permite ayudarle para que se centre no diagnóstico e não no tratamiento da imagem. Por ejemplo, hemos desarrollado un algoritmo de clasificación de placas de tórax para avisar de cuáles son susceptibles de tener anormalidades en su estudio. Assim, el médico no tiene que revisar todas as placas una por una y verificar qué hay en todas ", detalla.

Foto Alberich

Alberich também explica que en el desarrollo e gestión de estos algoritmos la função del médico especialista también es fundamental. "Siempre vamos a necesitar al radiólogo", asegura tajante. Y pone como ejemplo el desarrollo del country classificador de tórax. "Para que a Inteligencia Artificial pueda decir si hay susceptibilidad y de qué tipo de patología concreta, hemos tenido que entrenar el algoritmo. Este trabajo de etiqueta casos lo hace um radiólogo", expone.

Pero, ¿se está usando ya estos algoritmos? Alberich asegura que está empezando a instalar o algoritmo em algunos centros privados (no caso da sanidad pública "toda a contratação lleva su proceso y é bastante complicada"). Pero antes es necesario que estos algoritmos pasen por aprobaciones como Marcado CE (certificação obrigatória para todos os produtos sanitários e que certifica que cumple os requisitos essenciais de todas as Directivas Europeas) e FDA (de Estados Unidos). "Normalmente es o radiólogo ao que o resultado interesante nuestra herramienta, pero es o diretor do hospital el que decide se a instalação não", reconoce este profissional.

Pero, ¿realmente es tan buena?

A nadie se le escapa que las empresas no suelen contar los fallos, errores y pruebas que han cometido y que han tenido que superar hasta lograr los avances que anuncian vía nota de prensa. Y que, en muchas ocasiones, magnifican las bondades de sus productos y tecnología. Por eso, hemos preguntado a estos médicos si realmente la Inteligencia Artificial es tan buena detectando tumores y cánceres como nos han trasladado las empresas tecnológicas.

“Sim que parece que la IA es muy útil en este terreno y puede ofrecer grandes resultados”, confiesa Margarita Feyjóo quien, a renglón seguido, mantiene la cautela. “Estamos empezando y todavía es necesaria más experiencia”, matiza.

Foto Pablo

Pablo Valdés reconhece que está desenvolvendo sistemas que ayudan a los profesionales sanitarios en casi all las fases y assistencias de cada paciente. “La gestión basada en muchos datos que hace la IA es muy buena”, señala, pero “hay lesiones that son difíciles de diferenciar y ahí es complicado que la IA ayude”, Valora. En su experiencia, la detección del cáncer de mama es más fácil, porque hay que identificar un nódulo mamario. “Igual que en el pulmonar, la IA es buena porque hay muchos datos”. Es decir, que en su opinión la IA es muy buena para hacer un control de calidad y sabre that los informes is bien hechos, pero insiste, en cualquier case, that el sistema debe estar muy bien controlado y enseñado. “Debemos dejar que las máquinas trabajen y nosotros pensar”.

Andrés García reconoce que sonríe cada vez que lee un titular sobre la grandeza de la IA aplicada a la medicina. “La IA tiene una capacidade de análiseisis matemático superior al humano, eso es innegable”, expone. “La pregunta that nadie se hace es si los diagnósticos filho importante desde o ponto de vista del paciente. Si tiene repercusión real en el paciente ”, reflexiona. En su opinión, el riesgo es que se generen sobrediagnósticos, en especial se el público considera que la máquina puede sustituir al profesional. “No siempre diagnosticar un cáncer es sinónimo de padecer cáncer”, asegura. En su experiencia, hay muchos tumores que suelen ser anodinos. É decir, que não repercuten na vida do paciente. “Pero si a una persona le nombras la palabra cáncer y le preguntas su opinión, seguramente preferirá extirparlo o someterse a unos tratamientos terribles that pueden no ser necesarios”, advierte.

Una visión compartida por Valdés. “Cuanto más sabemos, más queremos saber. Ahora se hacen detecciones precoces en cáncer de mama, pero a lo mejor estamos haciendo diagnósticos masivos. ¿Es necesario que todas as mujeres a partir de los 40 se hagan mamografías todos los años? Es un equilibrio muy complicado. Con los sistemas inteligentes existe más riesgo de caer en esos desequilibrios”, Explica.

Por eso, en opinión de Valdés, no debe contemplarse la medicina sin la implicación de los médicos. “Es bueno que la IA mar tan buena para detectar antes, pero quien tiene que interpretar esos datos son los médicos. Somos más efectivos”, Asegura. Você tem uma comparação simples: la conducción automática. “Siempre aparece la misma paradoja de cuestiones éticas, quién decide en última instancia. En el terreno de la medicina es igual ”.

¿Tenemos un problema de expectativas?

Los expertos en Inteligencia Artificial, ya lo hemos visto otras veces en Xataka, están convencidos de que la medicina es uno de los campos donde más progresos y avances veremos en la aplicación de la Inteligencia Artificial. Y aunque los oncólogos y radiólogos con los que hemos hablado parece que también lo creen, la pregunta sería si não estamos generando demasiadas expectativas.

"El sesgo existe en sanidad: es más fácil tratar una patología frecuente que una rara. El problema es que la IA maximiza estos sesgos"

Porque, como decíamos al principio, una cosa es lo que se consigue en ensayos y pruebas y otra muy distinta lo que acaba llegando a buen puerto. Aunque las cifras han mejorado, lo cierto es que, por cada titular que leemos en la que unos pesquisadores han conseguido eliminar um determinado tipo de cáncer en ratones, la realidad se torna menos otimista. Com o tema da Inteligência Artificial, ¿estamos cayendo no mismo error de generar altas expectativas?

“Creo que la expectativa que existe es realista, pero tal vez llegue más tarde de lo esperado”, Explica Margarita Feyjóo. Porque? En su valoración, porque para poder implementar na prática clínica estos métodos “feno que estar muy seguros de que van a funcionar al menos tan bien como los actuales”. En su opinión, tanto pacientes como médicos estamos “expectantes ante la promesa de las tecnologías disruptivas y es un hecho que estamos revolucionando la forma en la que atendemos las necesidades de salud de las personas. Pero no podemos cegarnos. La tecnología sólo tiene apropriada si nos ayuda a estar más cerca de nuestros pacientes ya ofrecerles diagnósticos y tratamientos más efectivos, más precisos y más personalizados ”, subraya.

Foto Andres

Y aunque estos profesionales reconocen que tanto tecnológicas como médicos están trabalhando para hacer realidad esa visión, también piden ser cautelosos. Para Valdés, hace cuatro años “se generaron unas expectativas comerciales tremendas”, pero reconoce que en estos momentos se “están reduciendo para no asustar”. Además, y sin negar que habrá herramientas “que serás una ayuda tremenda”, también explica que son sistemas “caros e difíciles de implementar”Aunque ya hay escáneres que detectam lo que tem o paciente. “Otros sistemas tardarán más en llegar. Es un tema muy complicado. La digitalización de la imagen ha costado más de 15 años de llevar a cabo y es más sencillo que implantar la Inteligencia Artificial ”, avanza.

Además, tanto Valdés como García cree que, en general, confundimos medicina personalizada con medicina de precisión. “En oncología somos de precisão, somos más precisos a administrar tratamientos”, explica García, para quien la medicina personalizada siempre ha estado presente en el tratamiento del cáncer. “A cada paciente le damos un tratamiento adecuado, pero la IA permitirá uma personalização e precisão prefeito de estos tratamientos”, Reconoce.

Algo en lo que coincide Valdés, quien también cree que la IA va a hacer que la medicina no solo vaya a cambiar mucho, sino que va a ser más personalizada.

El peligro de caer em otro tipo de sesgos

A la Inteligencia Artificial se le acusa en muchas ocasiones de tener determinados tipos de sesgos. Y, en su aplicación a la medicina, se pueden estar incurriendo en algunos otros.

Dado que esta tecnologia necesita de cantidad ingente de datos para funcionar y que, cuantos más datos tiene, mejor es, podemos incurrir en dos tipos de sesgos. Por um lado, según García, dado que los algoritmos intentar responder a preguntas que hacen los humanos, si los datos con los que trabajan son malos, la respuesta lo será también.

Pero, además, los cánceres que den más datos se beneficiário más de la aplicación de la IA. No hablamos tanto del volume de casos, sino de toda a informação médica alrededor: de las relaciones genómicas, medicaméntales, socio y ambientales… “No es lo mismo un cáncer de pulmón de una persona en León que en Madrid por sus cargas inmunológicas. Ahí es donde funciona la IA, porque los datos son de diferentes fuentes ”, señala.

Evidentemente, parte de estos sesgos no son intrínsecos ni culpa de la tecnología. “El sesgo existe en sanidad: es más fácil tratar una patología frecuente que una rara”, Reconoce Valdés. El problema es que la IA “maximiza estos sesgos y es un riesgo, tanto a nivel ético como científico”, según este experto.

Investigador

Pero, para la oncóloga de Sanitas, la medicina aquí parte con un punto de ventaja. “Ya tenemos experiencias previas de otros setores y conocemos estas situaciones: los sesgos pueden producirse, claro. Pero también pueden antecipar e corregirse para que la inteligencia artificial no caiga en trampas lógicas. De nuevo, aquí el criterio del médico es clave ”, expone.

No es miedo, pero sí preocupação

¿Tienen miedo los médicos, como otros profesionales, que la Inteligencia Artificial pueda usurpar parte de las funciones y del trabajo que tienen ahora? Em geral, tal y como currículo el doctor García, no existe miedo, pero sí preocupación.

El presidente de los radiólogos cree que, en medicina, hay de todo como en botica. “Es algo complejo. Si les mencionas Aprendizado de máquina muchos no saben de qué hablas. Hay cierto temor a lo desconocido, pero radiología es una especialidad that sigue siendo elegida en el MIR ”. En su opinión, cree que es necesario que los médicos entiendan que hay que cambiar su manera de trabajar. Aunque asegura que los radiólogos está acostumbrados a incorporar tecnología a sus flujos de trabajo, no esconde que “cuando tienes tus dinámicas te cuesta cambiar”. Y por eso cree que la llegada de la IA “hay que venderla con cuidado, reforzando que las tareas repetitivas las va a hacer una máquina y eso te va a ayudar, pero que es el médico el que tiene que validar lo que diga la máquina ”. Según su visión, está es algo que “todo el mundo lo quiere”, por lo que solo queda “demostrar que es útil”.

De novo Margarita Feyjóo refuerza el mensaje de that la IA debe tener siempre una supervisión de un humano, “porque detrás de los datos siempre feno um paciente, que por definição, siempre es único. Siempre habrá que valorar los resultados en el contexto de ese paciente concreto ”. Y, quizá por eso, no cree que exista miedo na comunidade científica “ni que la IA pueda quitar puestos de trabajo. Se trata muy al contrario de mejorar los resultados de la medicina y de que el médico tenga cada vez más tiempo para dedicarlo a sus pacientes ”.

Ángel Alberich reconhece que nenhum dos médicos reciben igual la presencia de estas novedades y que ven desde radiólogos que no están muy a favor de la herramienta porque lo ven como amenaza y otros que está a favor de su uso. Pero, insiste, "nuestro compromiso es that sea una herramienta y no un impedimento. Vamos a ir acompañado del radiólogo, com o fin de ayudarle em uma necessidade suya, em uma necessidade clínica ".

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