En una habitación oscura en el hospital del distrito de Bács-Kiskun en las afueras de Budapest, la Dra. Eva Ambrozai, una radióloga con más de dos décadas de experiencia, miraba el monitor de una computadora que mostraba la mamografía de un paciente.

Dos radiólogos dijeron previamente que la radiografía no mostró signos de que la paciente tuviera cáncer de mama. Pero el Dr. Ambrozai estaba examinando varias áreas del escaneo, marcadas con un círculo rojo, que el software de IA había marcado como potencialmente cancerosas.

“Eso es algo”, dijo ella. Pronto ordenó que llamaran a la mujer para una biopsia la semana siguiente.

Los avances en inteligencia artificial están comenzando a generar avances en la detección del cáncer de mama al detectar signos que los médicos pasan por alto. Hasta ahora, la tecnología ha demostrado una capacidad impresionante para detectar el cáncer al menos tan bien como los radiólogos humanos, según los primeros resultados y los radiólogos, uno de los signos más tangibles hasta ahora de cómo la IA puede mejorar la salud pública.

Hungría, que tiene un sólido programa de detección del cáncer de mama, es uno de los campos más grandes para probar la tecnología en pacientes reales. En cinco hospitales y clínicas que realizan más de 35 000 exámenes de detección al año, los sistemas de inteligencia artificial se introdujeron en 2021 y ahora ayudan a detectar signos de cáncer que el radiólogo pudo haber pasado por alto. Clínicas y hospitales en los Estados Unidos, Gran Bretaña y la Unión Europea también están comenzando a probar o proporcionar datos para ayudar a desarrollar los sistemas.

El uso de la IA ha crecido a medida que la tecnología se ha convertido en el centro de un auge en Silicon Valley, con el lanzamiento de chatbots como ChatGPT que muestra cómo la IA tiene una capacidad notable para comunicarse en prosa humana, a veces con resultados inquietantes. Basada en una forma similar utilizada por los chatbots modelados en el cerebro humano, la tecnología de detección del cáncer de mama muestra otras formas en que la IA se está infiltrando en la vida cotidiana.

El uso generalizado de la tecnología para detectar el cáncer aún enfrenta muchos obstáculos, dijeron los médicos y los desarrolladores de IA. Se necesitan ensayos clínicos adicionales antes de que los sistemas puedan adoptarse más ampliamente como un segundo o tercer lector de pantalla automatizado para el cáncer de mama, más allá del número limitado de sitios que ahora usan la tecnología. La herramienta también debe demostrar que puede proporcionar resultados precisos en mujeres de todas las edades, etnias y tipos de cuerpo. Y la tecnología debe demostrar que puede reconocer formas más complejas de cáncer de mama y reducir los falsos positivos que no son cancerosos, dijeron los radiólogos.

Las herramientas de IA también han alimentado el debate sobre si reemplazarán a los radiólogos humanos, y los fabricantes de la tecnología enfrentan el escrutinio regulatorio y la oposición de algunos médicos e instituciones de atención médica. Hasta ahora, esos temores parecen exagerados, y muchos expertos dicen que la tecnología solo será efectiva y confiable para los pacientes si se usa en asociación con médicos capacitados.

Y, en última instancia, la IA podría salvar vidas, dijo el Dr. László Tabar, un educador de mamografía líder en Europa, quien dijo que la tecnología lo convenció después de revisar su desempeño en la detección del cáncer de mama.

“Sueño con el día en que las mujeres vayan a un centro de cáncer de mama y les pregunten: ‘¿Tienes IA o no?'”, dijo.

Cientos de imágenes por día

En 2016, Jeff Hinton, uno de los principales investigadores de inteligencia artificial del mundo, afirmó que la tecnología eclipsaría las habilidades de un radiólogo en cinco años.

“Creo que si trabajas como radiólogo, eres como Wile E. Coyote en la caricatura”, le dijo a The New Yorker en 2017. “Ya estás al borde del precipicio, pero no has mirado hacia abajo. todavía. No hay tierra debajo.

El Sr. Hinton y dos de sus estudiantes de la Universidad de Toronto han creado un sistema de reconocimiento de imágenes que puede identificar con precisión objetos ordinarios como flores, perros y automóviles. La tecnología en el corazón de su sistema, llamada red neuronal, se basa en cómo el cerebro humano procesa la información de diferentes fuentes. Es lo que se usa para identificar personas y animales en imágenes publicadas en aplicaciones como Google Photos, y permite que Siri y Alexa reconozcan las palabras que pronuncian las personas. Las redes neuronales también impulsaron la nueva ola de chatbots como ChatGPT.

Muchos evangelistas de la IA creían que dicha tecnología podría aplicarse fácilmente para detectar enfermedades como el cáncer de mama en las mamografías. En 2020, hubo 2,3 millones de diagnósticos de cáncer de mama y 685.000 muertes por la enfermedad, según la Organización Mundial de la Salud.

Pero no todos sintieron que reemplazar a los radiólogos sería tan fácil como predijo el Sr. Hinton. Peter Kecskemeti, científico informático que cofundó Kheiron Medical Technologies, una empresa de software que desarrolla herramientas de IA para ayudar a los radiólogos a detectar signos tempranos de cáncer, sabía que la realidad sería más complicada.

El Sr. Kecskemeti creció en Hungría y pasó un tiempo en uno de los hospitales más grandes de Budapest. Su madre era radióloga, lo que le transmitió de primera mano la dificultad de encontrar un pequeño tumor maligno en una imagen. Los radiólogos a menudo pasan horas todos los días en un cuarto oscuro mirando cientos de imágenes y tomando decisiones que cambian la vida de los pacientes.

“Es muy fácil pasar por alto las lesiones pequeñas”, dijo la Dra. Edith Karpati, la madre del Sr. Kecskemeti, quien ahora es directora de productos médicos en Kheiron. “Es imposible mantener la concentración”.

Kecskemethy, junto con el cofundador de Kheiron, Tobias Rijken, experto en aprendizaje automático, dijo que la IA debería ayudar a los médicos. Para entrenar sus sistemas de IA, recopilaron más de cinco millones de mamografías históricas de pacientes cuyos diagnósticos ya se conocían, proporcionadas por clínicas en Hungría y Argentina, así como instituciones académicas como la Universidad de Emory. La empresa con sede en Londres también paga a 12 radiólogos para etiquetar imágenes utilizando un software especial que enseña a la IA a detectar un crecimiento canceroso por su forma, densidad, ubicación y otros factores.

A partir de los millones de casos que alimenta el sistema, la tecnología crea una representación matemática de las mamografías normales y aquellas con cáncer. Con la capacidad de ver cada imagen con más detalle que el ojo humano, luego compara esta línea de base para detectar anomalías en cada mamografía.

El año pasado, después de una prueba en más de 275 000 casos de cáncer de mama, Kheiron informó que su software de inteligencia artificial igualaba el rendimiento de los radiólogos humanos cuando actuaba como un segundo lector de mamografías. También redujo la carga de trabajo de los radiólogos en al menos un 30 por ciento porque redujo la cantidad de radiografías que tenían que leer. En otros resultados de una clínica húngara el año pasado, la tecnología aumentó las tasas de detección de cáncer en un 13 por ciento a medida que se identificaban más tumores malignos.

El Dr. Tabar, cuyas técnicas de lectura de mamografías son comúnmente utilizadas por los radiólogos, probó el software en 2021 y recuperó algunos de los casos más desafiantes de su carrera en los que los radiólogos no detectaron signos de cáncer en desarrollo. En cualquier caso, la IA lo notó.

“Me sorprendió muchísimo lo bueno que era”, dijo el Dr. Tabar. Dijo que no tenía vínculos financieros con Kheiron y que otras compañías de inteligencia artificial, incluidas Lunit Insight de Corea del Sur y Vara de Alemania, también habían proporcionado resultados de descubrimiento alentadores.

Evidencia en Hungría

La tecnología de Kheiron se usó por primera vez en pacientes en 2021 en una pequeña clínica en Budapest llamada MaMMa Klinika. Una vez que se completa la mamografía, dos radiólogos la revisan para detectar signos de cáncer. Luego, la IA está de acuerdo con los médicos o marca áreas para volver a verificar.

Cinco sitios de MaMMa Klinika en Hungría han documentado 22 casos desde 2021 en los que AI identificó el cáncer que los radiólogos no detectaron, con alrededor de 40 más bajo revisión.

“Este es un gran avance”, dijo el Dr. András Vadáš, director de MaMMa Klinika, quien conoció a Heiron a través de la Dra. Karpati, la madre del Sr. Kecskemeti. “Si este proceso salva una vida o dos, valdrá la pena”.

Kheiron dijo que la tecnología funciona mejor junto con los médicos, no en lugar de ellos. NHS Escocia lo utilizará como un lector de escaneo de mamografía adicional en seis sitios y estará en alrededor de 30 sitios de detección de cáncer de mama administrados por NHS Inglaterra para finales de año. El Hospital Universitario Oulu de Finlandia también planea usar la tecnología, y un autobús viajará por Omán este año para realizar pruebas de detección de cáncer de mama utilizando IA.

“La IA más un médico deberían reemplazar solo al médico, pero la IA no debería reemplazar al médico”, dijo el Sr. Kecskemeti.

El Instituto Nacional del Cáncer ha estimado que alrededor del 20 por ciento de los cánceres de mama se pasan por alto durante las mamografías de detección.

Constance Lehman, profesora de radiología en la Escuela de Medicina de Harvard y jefa de imágenes y radiología de mamas en el Hospital General de Massachusetts, instó a los médicos a estar abiertos.

“No somos irrelevantes”, dijo, “pero hay tareas que se hacen mejor con computadoras”.

En el Hospital del distrito de Bács-Kiskun en las afueras de Budapest, la Dra. Ambrozai dijo que inicialmente se mostró escéptica sobre la tecnología, pero que rápidamente se convenció. Sacó la radiografía de una mujer de 58 años con un pequeño tumor detectado por la IA que el Dr. Ambrozai apenas podía ver.

La IA vio algo, dijo, “que pareció aparecer de la nada”.