La inteligencia artificial de Google es mejor diagnosticando el cáncer de mama que los humanos expertos

Nuevo hito en la lucha contra el cáncer de mama de la mano de Google

Aunque día a día se trate de meter la inteligencia artificial con calzador en todos los productos tecnológicos, existen sectores donde el uso de estos sistemas puede mejorar los métodos “humanos” actuales. Más de 55.000 personas en Reino Unido son diagnosticadas con cáncer de mama cada año y aproximadamente, una de cada 8 mujeres en los Estados Unidos desarrollará la enfermedad a lo largo de su vida. Ante estas cifras, Google ha trabajado con sus avances en IA para cambiar las cosas y ahora nos presenta sus logros.

Para la detección de este tipo de cáncer el método más común es la mamografía digital, lo que implica un desafío técnico y tecnológico para que, partiendo de una imagen, se pueda detectar la aparición de la enfermedad. Esta tarea, realizada por expertos, implica un margen de error, con falsos positivos y falsos negativos, con lo que ello supone para los pacientes.

Google ha estado trabajando en los últimos dos años con socios en Reino Unido y Estados Unidos para ver si la inteligencia artificial podría mejorar los sistemas actuales de detección de cáncer de mama y hoy han compartido en la revista Nature sus hallazgos.

Menos falsos positivos y negativos que los expertos.

El sistema fue entrenado con datos anonimizados de 76.000 mujeres en el Reino Unido y más de 15.000 mujeres en los Estados Unidos. Dicho modelo se evaluó con un conjunto de datos de 25.000 mujeres en el Reino Unido y más de 3.000 mujeres en los Estados Unidos. Tras la evaluación, para el Reino Unido se redujeron un 1.2% los falsos positivos y un 2.7% los falsos negativos. Para los Estados Unidos, los falsos positivos se redujeron un 5.7% y los falsos negativos un 9.4%.

Representación del crecimiento tumoral y la diseminación metastásica en el cáncer de mama.

A pesar de que la inteligencia artificial contaba con menos información que los expertos, que podrían acceder al historial de los pacientes, el modelo superó en todos los aspectos a los expertos en la identificación precisa del cáncer de mama.