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Aprovechar la tecnología y todo lo que tenemos a nuestra disposición es fundamental para combatir las enfermedades cardíacas y el cáncer. Antes de que comience la batalla, el primer paso es identificar la enfermedad a la que se enfrenta el paciente. Descubrir el riesgo de desarrollar enfermedades cardíacas o cáncer, o identificarlo en una fase temprana, puede afectar significativamente el pronóstico o la esperanza de vida del paciente.
Según la Sociedad Americana del Cáncer, se estima que en 2022 se registraron alrededor de 1,9 millones de nuevos casos de cáncer en Estados Unidos.[1] A nivel mundial, las enfermedades cardíacas son la principal causa de muerte, responsables de aproximadamente el 16% de todas las muertes. [2]
La IA ha demostrado ayudar a diagnosticar estas afecciones y asistir a los profesionales de la salud durante el proceso. Continúe leyendo para descubrir cómo los avances de la IA transformaron la atención médica en la detección de cánceres y enfermedades cardíacas.
¿Cómo el avance de la IA transformó la atención médica?
La IA puede aumentar la tasa de detección del cáncer de mama en un 20%
Según un estudio de Lancet Oncology, aprovechar el potencial de la IA en la atención médica para la lectura de mamografías puede mejorar la detección del cáncer de mama en un 20 %.[3]
La idea era ofrecer un análisis de mamografías basado en IA, con el apoyo de un solo radiólogo. Otro grupo, compuesto por dos radiólogos, analizó las mamografías sin la ayuda de la inteligencia artificial. Los resultados mostraron que el análisis de IA, con el apoyo de un solo radiólogo, detectó un 20 % más de casos de cáncer.
Es necesario aclarar esto, ya que los expertos señalan dos razones para la mejora en la tasa de detección. La primera es la capacidad de la IA para ver cosas que el ojo humano no puede ver. Independientemente de los conocimientos o la experiencia del profesional sanitario, la IA puede analizar las mamografías con mayor precisión.
Por otro lado, el estudio también demostró que la inteligencia artificial podría sobredetectar lesiones que en realidad son inofensivas. La IA también podría mostrar resultados erróneos debido a errores operativos desconocidos, por lo que aún queda mucho camino por recorrer para perfeccionar este enfoque. Cabe destacar que se registró una tasa de falsos positivos del 1,5 %, cifra que no es superior a la indicada en el grupo de pacientes cuyas pruebas fueron analizadas únicamente por radiólogos.
Uso de las capacidades de la IA para ahorrar tiempo en las evaluaciones médicas
La carga de trabajo en el sector sanitario para mamografías es considerable, ya que se utilizan resonancias magnéticas y otros métodos de imagen. Dependiendo de la ubicación, la lista de espera puede ser tan larga que algunas pacientes no se hacen la prueba durante meses. Esto se debe a que una sola prueba, además de la reconstrucción de imágenes y el análisis de los resultados, requiere tiempo y esfuerzo. Aquí reside la principal ventaja de la IA en el sector sanitario: tiene un enorme potencial para reducir los tiempos de espera de las pacientes con cáncer.
El mismo estudio sobre el cáncer de mama señala que la IA redujo la carga de trabajo de lectura de pantalla en un 44,3 %. Esto reduce la carga de trabajo de los radiólogos, lo que les permite examinar a más pacientes manteniendo una calidad de imagen óptima y minimizando el riesgo de posibles errores debido a una carga de trabajo apresurada.
Las cámaras con tecnología de IA podrían detectar puntos anatómicos en los pacientes para garantizar que estén en la posición correcta y obtener la mejor calidad de imagen posible. Esto ahorra tiempo por examen, lo cual es importante tanto para el profesional sanitario como para el paciente. Los pacientes ansiosos o con miedo a las resonancias magnéticas y otras exploraciones apreciarán tiempos de exploración más cortos, lo que mejorará la productividad del departamento de radiología.
La herramienta de IA que puede predecir el cáncer de pulmón
Si una persona tiene riesgo de cáncer de pulmón por diferentes motivos, se recomienda hacerse una tomografía computarizada de baja dosis anual. Sin embargo, el radiólogo solo puede ver lo que el ojo humano permite, por lo que incluso las revisiones periódicas no siempre son útiles. Si se aprovecha la capacidad de la IA para analizar los resultados hasta el más mínimo detalle, se podría mejorar la detección del cáncer en una fase temprana.
Según un estudio publicado en el Journal of Clinical Oncology, una herramienta de IA llamada Sybil puede predecir que una persona desarrollará cáncer de pulmón en los próximos 12 meses con una precisión de entre el 86 % y el 94 %. Científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y del Centro Oncológico General de Massachusetts (MAC) desarrollaron esta plataforma basada en IA, y las pruebas han arrojado resultados positivos.
Sybil solo está disponible actualmente en estudios clínicos, a la espera de la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA). Si la herramienta obtiene la certificación para su uso generalizado en el sector sanitario, podría revolucionar por completo la detección temprana del cáncer de pulmón.
El potencial de la IA en la atención médica puede ayudar a diagnosticar enfermedades cardiovasculares
La Organización Mundial de la Salud cree que el 80% de los casos prematuros de enfermedad cardiovascular son prevenibles. Es fundamental determinar un tratamiento preciso y comprender las enfermedades cardiovasculares a tiempo. Gracias a las mejoras de la IA, los expertos en salud pueden determinar mejor los tratamientos desde una etapa temprana, lo que mejora la calidad de vida y reduce el riesgo de mortalidad.
La inteligencia artificial es capaz de analizar genes dentro del ADN para obtener datos que podrían ayudar a considerar el riesgo futuro de insuficiencia cardíaca, fibrilación auricular y otras enfermedades cardiovasculares. Un estudio de Rutgers señala que la aplicación de técnicas de IA y aprendizaje automático puede proporcionar información útil que facilita tratamientos personalizados mejorados y ayuda a identificar el riesgo de enfermedades cardiovasculares en una etapa temprana.[4]
La máquina se centra en identificar biomarcadores genéticos asociados con la manifestación de insuficiencia cardíaca y otras enfermedades. La aplicación descubrió que la raza y la edad podrían estar más asociadas con la fibrilación auricular, mientras que el género y la edad son los criterios más prominentes para la insuficiencia cardíaca. La IA podría recomendar tratamientos médicos para cada paciente basándose en el análisis de sus biomarcadores genéticos.
¿Puede la IA establecer el factor de riesgo del accidente cerebrovascular?
Según los resultados de los electrocardiogramas, una estrategia de detección basada en inteligencia artificial es capaz de identificar la fibrilación auricular, un ritmo cardíaco anormal considerado un factor de riesgo para la formación de coágulos sanguíneos que pueden provocar un accidente cerebrovascular. Según la Clínica Mayo, este enfoque tiene potencial, pero aún está lejos de implementarse de forma generalizada.[5]
La razón es que la aplicación del modelo es demasiado costosa, mientras que los resultados actuales no se corresponden con el costo.
Sin embargo, es innegable que el cribado basado en las capacidades de la IA en el ámbito sanitario ha mejorado la detección de la fibrilación auricular. La inteligencia artificial puede identificar latidos cardíacos irregulares incluso si los ritmos mostrados en el ECG estándar parecen normales. El algoritmo también puede priorizar a los pacientes para una monitorización intensiva, lo que podría reducir la frecuencia de latidos cardíacos irregulares no diagnosticados.
La IA puede detectar la amiloidosis cardíaca y la miocardiopatía hipertrófica identificando el tamaño de las cavidades cardíacas y el grosor de la pared cardíaca. Cuanto mayor sea la base de datos para entrenar el algoritmo, más fiables serán los resultados.
La IA puede ser el mejor amigo de un experto
La inteligencia artificial no pretende sustituir a los médicos ni a otros profesionales sanitarios. Numerosos estudios relacionados con el uso de la IA y la atención sanitaria han determinado que la combinación de estos dos factores es la clave para lograr los mejores resultados y maximizar la calidad de la atención. Por ejemplo, la asistencia sanitaria mediante IA en la ecografía implica asumir algunas tareas repetitivas, como la configuración de mediciones automáticas que los expertos pueden ajustar. Esto agiliza todo el proceso, pero también garantiza que no se pueda realizar ninguna acción sin la confirmación de un profesional con la experiencia necesaria.
La inteligencia artificial está transformando el diagnóstico del cáncer y las enfermedades cardíacas mediante el análisis de grandes cantidades de datos y la interpretación de los resultados de las exploraciones y otra información relevante desde una perspectiva diferente. La IA puede detectar detalles en las imágenes que podrían ser invisibles a simple vista e incluso recomendar tratamientos médicos comparando los datos del paciente con la información existente en la base de datos.
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5 fuentes
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[2] Las 10 principales causas de muerte: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death#:~:text=The%20world's%20biggest%20killer%20is,8.9%20million%20deaths%20in%202019
[3] Estudio de Lancet Oncology: https://www.thelancet.com/journals/lanonc/article/PIIS1470-2045(23)00298-X/fulltext
[4] Investigación de genes asociados con insuficiencia cardíaca, fibrilación auricular y otras enfermedades cardiovasculares y predicción de enfermedades mediante técnicas de aprendizaje automático para la investigación traslacional y la medicina de precisión: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888754323000289#bb0010
[5] Un estudio de la Clínica Mayo muestra que la IA puede ayudar a detectar la fibrilación auricular: https://healthitanalytics.com/news/mayo-clinic-study-shows-ai-can-help-detect-atrial-fibrillation
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