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La detección temprana del cáncer de pulmón es crucial para aumentar las tasas de supervivencia de los pacientes y prevenir la metástasis en el cuerpo. Sin embargo, a veces los médicos no pueden detectar los primeros signos de cáncer que ya se han manifestado. Pero hay una buena noticia, investigadores en Massachusetts han desarrollado una herramienta impulsada por Inteligencia Artificial (IA) llamada Sybil, que puede detectar signos de cáncer de pulmón años antes que lo haga un médico. De llegar a implementarse en medicina, esta herramienta podría mejorar significativamente las probabilidades de los pacientes de lograr resultados exitosos después de recibir un diagnóstico.
Sybil analiza imágenes de los pulmones del paciente después de una tomografía computarizada de baja dosis
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Después de una tomografía (Tac) de baja dosis, Sybil analiza una imagen 3D de los pulmones del paciente. La herramienta busca crecimientos y patrones tan pequeños que un humano no podría detectarlos, luego utiliza sus hallazgos para evaluar si el paciente pudiese desarrollar cáncer de pulmón dentro de los siguientes años. En una serie de estudios que utilizaron datos de TC de miles de voluntarios, se encontró que la tasa de precisión de Sybil oscilaba entre el 75 % y el 94 %.
Los métodos convencionales de detección temprana no son efectivos con el cáncer de pulmón
Debido a que los pulmones no se pueden ver ni sentir fácilmente, los métodos convencionales de detección temprana son menos efectivos con el cáncer de pulmón que con otros tipos de esta enfermedad. La única forma de observar los pulmones es a través de una tomografía computarizada. Sin embargo, a veces, como muestra Sybil, las señales más importantes son demasiado pequeñas como para captarlas a simple vista.
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Lo anterior significa que una gran cantidad de cáncer de pulmón no se detecta hasta que el paciente experimenta síntomas como sibilancias, dolor en el pecho o dificultad para respirar. En este punto, el cáncer es mucho más difícil de tratar.
Sybil es una herramienta que puede salvar vidas
El equipo de investigación de Sybil está compuesto por expertos en inteligencia artificial, desarrolladores de software y médicos del MIT y el Centro General de Cáncer de Massachusetts.
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Después de entrenar el modelo de aprendizaje de Sybil, probaron la herramienta en 6.282 tomografías computarizadas del National Lung Screening Trial (NLST), 8.821 tomografías del Hospital General de Massachusetts y 12.280 tomografías del Chang Gung Memorial Hospital en Taiwán. Sybil predijo el desarrollo de cáncer de pulmón en el plazo de un año con una fiabilidad del 92 %, 86 % y 94 %, respectivamente. A los seis años, Sybil logró índices de precisión del 75 %, 81 % y 80 %, respectivamente.
A pesar de que se evidenció que la herramienta Sybil se vuelve menos precisa a medida que se amplían los plazos previstos, sigue siendo una esperanza prometedora en el campo de la medicina y para salvar vidas.
Ahora, el siguiente paso es que la FDA apruebe Sybil para uso clínico, pues así los médicos podrían detectar signos de cáncer de pulmón en etapas tempranas y así ejecutar planes de tratamiento con menos efectos secundarios y con alta probabilidad de obtener resultados positivos.
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Sin embargo, el equipo de desarrolladores de la herramienta tiene una mejora importante que hacer con respecto a la diversidad de sus datos de entrenamiento. En un artículo, el equipo de Sybil reconoció que ninguna de sus bases de datos "incluye suficientes pacientes negros o hispanos para tener confianza en una amplia aplicabilidad todavía".
Este problema se encuentra en varios sistemas de inteligencia artificial, lo que llevó al Gobierno de Estados Unidos a proponer una "declaración de derechos de inteligencia artificial" que requiere que las herramientas de inteligencia artificial estadounidenses tengan en cuenta rangos demográficos más amplios.
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El desarrollo de una herramienta de inteligencia artificial como Sybil, promete un gran avance en la medicina convencional y en la detección de cáncer en etapas tempranas que, como ya se sabe, es parte de las claves del éxito al momento de trata a un paciente con esta condición y aumenta las posibilidades de sobrevivir.
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