Cómo los algoritmos pueden ser aliados
La lucha contra el cáncer de mama encuentra un aliado de vanguardia en la inteligencia artificial. Lejos de ser sustitutos del ojo clínico, los algoritmos se perfilan como una herramienta poderosa que puede analizar mamografías en segundos para detectar patrones sutiles e imperceptibles o acelerar la investigación de nuevos fármacos, lo que promete un futuro donde la personalización de los tratamientos será más rápida y eficaz.
El cáncer de mama es el tipo más frecuente en mujeres a nivel mundial. A pesar de los avances, el diagnóstico temprano sigue siendo la piedra angular para salvar vidas. Sin embargo, la interpretación de estudios como las mamografías puede representar un desafío complejo y sujeto a la variabilidad humana. Es aquí donde la inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de convertirse en una herramienta poderosa, no como reemplazo, sino como un segundo par de ojos que posibilitaría revolucionar la radiología.
Para entender cómo funciona, primero es fundamental entender cuál es el mecanismo de acción de estos modelos. Imaginemos, por ejemplo, una persona experta en radiología que ha visto no miles, sino millones de mamografías. Así se entrena un algoritmo de IA: se alimenta con vastas cantidades de imágenes de registros, donde se identifican tejido sano, tumores benignos y malignos.
Un algoritmo es una secuencia finita y ordenada de instrucciones bien definidas para resolver un problema o realizar una tarea específica. Funciona como una receta, es predecible. Por eso es ideal para detectar patrones sutiles, microcalcificaciones y densidades tumorales que, en ocasiones, pasan desapercibidos para el ojo humano.
Esta tecnología vanguardista, además, está programada para detectar patrones patológicos incluso cinco años antes de presentarse como un proceso cancerígeno, según el estudio bibliográfico Breast cancer detection with application of artificial intelligence (Aplicación de la inteligencia artificial para la detección del cáncer de mama, 2023), de la doctora Melissa Escalante González.
Cuando se introduce una mamografía nueva, el algoritmo la analiza en segundos, resalta áreas sospechosas y asigna una puntuación de riesgo. Esto nunca puede ser un reemplazo de los médicos, sino un procedimiento que les permitirá priorizar y enfocar sus análisis en las zonas más críticas, para brindar asistencia.
En Paraguay, la jefa del Departamento de Imágenes del Instituto Nacional del Cáncer (Incan), la doctora Tiana Tonina, fue invitada a trabajar en proyectos multicéntricos de validación de esta técnica, uno de ellos con el National Institutes of Health de EE. UU.
Investigación
Las herramientas de IA también pueden ser utilizadas en investigación farmacológica, especialmente en dos puntos: el primero es el descubrimiento de nuevas alternativas de tratamiento y el segundo es la identificación del medicamento correcto.
“En este momento, nos enfocamos en el descubrimiento de fármacos, esa es la etapa previa a la clínica”, plantea Colin Murdoch, presidente de Isomorphic Labs, una compañía que usa inteligencia artificial para el diseño de drogas de tratamiento, en una entrevista con The Washington Post. “En esencia, estamos haciendo que las computadoras sean más inteligentes para que ayuden a nuestros equipos de diseño de medicamentos a abordar una amplia gama de diferentes tipos de cáncer”, agrega.
Muchas veces pasa que no todas las drogas funcionan a la hora del tratamiento, y con una enfermedad tan nociva como el cáncer, el tiempo es oro. “El problema es que no logramos conectar el trabajo preclínico para identificar qué medicamento funcionará en qué paciente”, afirmó a The Washington Post Ron W. Alfa, CEO y cofundador de Noetik, empresa de biotecnología que utiliza inteligencia artificial para descubrir y desarrollar terapias contra dicha enfermedad. “Buscamos entrenar estos modelos con datos de pacientes clínicos y de pruebas para lograr llegar al tratamiento correcto de forma más rápida y eficiente”, agregó.
Soberanía
Los modelos de IA ya son una herramienta en uso y han impregnado casi cada área del desempeño humano. En el caso de la oncología, puede ser aliada en la batalla contra el cáncer de mama. Su capacidad para analizar datos con precisión y velocidad la convierte en una colaboradora indispensable para la imagenología y para el desarrollo de nuevas drogas que prometen un mejor tratamiento.
Sin embargo, este panorama prometedor no puede opacar los imperativos críticos que lo acompañan. La implementación de estas herramientas debe ir acompañada de un marco regulatorio sólido y ético que garantice su seguridad, eficacia y equidad, para evitar sesgos en los algoritmos que perpetúen desigualdades en la salud.
Es fundamental que los países desarrollen sistemas nacionales de IA que aseguren la soberanía sobre la información clínica de sus ciudadanos. Depender de tecnologías y bases de datos externas no solo representa una vulnerabilidad estratégica, sino que además puede limitar el desarrollo de soluciones específicas para las particularidades de la población local. La verdadera revolución, por lo tanto, reside en adoptar estas herramientas y hacerlo con autonomía nacional, control y una mirada centrada en el interés público.
Sin Comentarios