La IA podría ser más eficaz que los humanos a la hora de identificar el cáncer de ovario
Un estudio ha demostrado que tiene una precisión superior al 86%
Investigadores del Instituto Karolinska de Suecia han revelado que unos modelos con inteligencia artificial podrían ser más eficaces que los humanos a la hora de identificar el cáncer de ovario en imágenes de ultrasonido.
El estudio, publicado en la revista Nature Medicine, ha demostrado que la IA tiene una precisión superior al 86%, mientras que los médicos expertos se encuentran en menos del 83%.
"Los tumores de ovario son comunes y con frecuencia se detectan por casualidad" indicó Elisabeth Epstein, profesora del Departamento de Ciencias Clínicas y Educación del Södersjukhuset (Hospital General Sur de Estocolmo), en un comunicado de prensa del Instituto Karolinska.
"En muchas partes del mundo existe una grave escasez de expertos en ecografía, lo que ha provocado la preocupación por intervenciones innecesarias y retrasos en el diagnóstico de cáncer. Por ello, queríamos averiguar si la IA puede complementar a los expertos humanos", señaló la experta.
La IA deberá ir junto al trabajo humano, ya que no se trata de sustituir la función humana, sino de ayudar al médico a detectar especialmente aquellos casos que son más difíciles.
A new study in @NatureSMB by @karolinskainst researchers has found that water molecules assist proteins in reading the human #genome, by helping transcription factors to bind to DNA and to distinguish between closely related #DNA sequences. Publication: https://t.co/DcvIZelHqH
— Karolinska Institutet (@karolinskainst) January 3, 2025
Para llevar a cabo la investigación se han desarrollado modelos de redes neuronales que pudieran diferenciar las lesiones ováricas que son benignas de las que son malignas. Entrenaron a la IA con más de 17.000 imágenes de ultrasonido de 3.652 pacientes en 20 hospitales en 8 países diferentes.
Los resultados fueron positivos, ya que los modelos de IA superaron a los examinadores en la identificación del cáncer de ovario, tanto expertos como inexpertos, con una precisión del 86,3%, frente al 82,6% de los expertos y el 77,7% de los no expertos.
Estos modelos de IA también podrían reducir la necesidad de referencia de expertos. En un escenario de simulación, el apoyo de la IA redujo en un 63% el número de derivaciones y en un 18% la tasa de diagnósticos erróneos. Esto significa que gracias a la IA se podrá dar una atención más eficaz y rentable a las pacientes con lesiones ováricas.
Sin embargo, los investigadores han afirmado que se necesitan más estudios para validar estos hallazgos y terminar de entender cuál puede ser el correcto funcionamiento de la IA en este asunto.
"Con una investigación y un desarrollo continuos, las herramientas basadas en IA pueden ser una parte integral de la atención médica del mañana, aliviando a los expertos y optimizando los recursos hospitalarios, pero debemos asegurarnos de que puedan adaptarse a los diferentes entornos clínicos y grupos de pacientes", apunta Filip Christiansen, estudiante doctoral en el grupo de investigación Epstein en el Instituto Karolinska.
