La IA detecta células cancerosas y evalúa la fiabilidad de su diagnóstico
Unos investigadores desarrollan un sistema de inteligencia artificial transparente para el diagnóstico de linfomas
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El diagnóstico de determinados tipos de cáncer de la sangre y de los ganglios linfáticos podría ser más sencillo y transparente en el futuro. Investigadores de la Universidad de Marburgo han desarrollado «FlowXAI», un nuevo sistema de inteligencia artificial que ayuda a los médicos a clasificar los linfomas de células B. A diferencia de muchos métodos utilizados hasta ahora, la aplicación no solo ofrece una propuesta de diagnóstico, sino que también explica qué características celulares han sido determinantes para ello y cuál es el grado de fiabilidad de la valoración. De este modo, los médicos pueden centrar su atención específicamente en los casos difíciles o inciertos, según informan los investigadores del equipo dirigido por el informático Prof. Dr. Michael Thrun y los oncólogos PD Dra. Cornelia Brendel y PD Dr. Jörg Hoffmann. Los investigadores publican sus resultados en el último número de la revista especializada PLOS Medicine.
Conjuntos de datos enormes y complejos
El diagnóstico del cáncer se caracteriza cada vez más por grandes y complejos conjuntos de datos. Precisamente en el caso de las enfermedades raras se necesita mucha experiencia para interpretar correctamente los datos de medición, que a menudo son de alta dimensión. Al mismo tiempo, para este tipo de cuadros clínicos suele haber pocos datos de entrenamiento disponibles para los modernos métodos de IA. A esto se suma que muchos de los modelos de IA existentes hasta ahora no pueden explicar sus decisiones de forma comprensible. «Esto supone un problema para su uso clínico, ya que los médicos deben comprender y evaluar los fundamentos de una recomendación», explica Thrun, del Departamento de Matemáticas e Informática de la Universidad de Marburgo. Por ello, los investigadores de Marburgo siguen un enfoque diferente: la inteligencia artificial debe complementar de forma específica la experiencia médica, no sustituirla.
La citometría de flujo analiza miles de componentes sanguíneos
El estudio se centra en los denominados linfomas no Hodgkin de células B. Esta categoría de tipos de cáncer afecta a determinadas células del sistema inmunitario y representa alrededor del 90 % de las enfermedades relacionadas con el cáncer de los ganglios linfáticos. Su proporción respecto al total de nuevos casos de cáncer en Alemania es de aproximadamente el 4 %. El diagnóstico estándar utiliza, entre otras técnicas, la denominada citometría de flujo (flow cytometry). En este procedimiento se analizan miles de células individuales de una muestra de sangre y se caracterizan en función de sus características biológicas. Los conjuntos de datos resultantes son muy extensos y su evaluación requiere conocimientos especializados. Para el desarrollo y la evaluación de FlowXAI, el equipo de investigación utilizó datos de unas 20 000 muestras de sangre. El nuevo método alcanzó una precisión comparable a la de los modernos sistemas de aprendizaje profundo y, con ello, un nivel de rendimiento en el que hasta ahora solo intervenían expertos humanos; sin embargo, para ello necesitó una cantidad de datos de entrenamiento considerablemente menor. En algunos análisis, bastaron unos pocos cientos de casos seleccionados de forma específica para obtener resultados al nivel de los expertos clínicos.
La IA califica su propio diagnóstico como seguro, probable o difícil
Los investigadores consideran que FlowXAI es una herramienta de apoyo en la toma de decisiones y un compañero de trabajo para los médicos. La responsabilidad médica sigue recayendo en las personas. En este sentido, resulta especialmente importante la capacidad del sistema para la autoevaluación: clasifica los casos como seguros, probables o difíciles, lo que aporta transparencia sobre el grado de fiabilidad de la evaluación de la IA basada en los conjuntos de datos aprendidos y sobre cuándo se requiere experiencia adicional.
Este desarrollo es fruto de una estrecha colaboración entre la informática y la medicina. Mientras que las médicas aportan sus conocimientos diagnósticos, las informáticas desarrollan los algoritmos y se encargan de que sus decisiones se presenten de forma comprensible. Un primer prototipo ya reproduce todo el proceso, desde el análisis de una muestra hasta la transmisión de una valoración fundamentada. En las próximas fases, se validará aún más el sistema en condiciones clínicas reales y con datos de distintos laboratorios. A largo plazo, esta tecnología podría utilizarse en la formación, el control de calidad y como apoyo en laboratorios de diagnóstico especializados.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Alemán se puede encontrar aquí.
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