La tecnología sigue demostrando su utilidad en medicina, concretamente en diagnosis. La compañía Enzyme, especializada en el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial, ha creado una nueva plataforma que ayudará al diagnóstico precoz del cáncer de colon.
La herramienta, en la que también han participado Roche Diagnostics y el Hospital Clínic de Barcelona, aplica Deep Learning (aprendizaje profundo) para clasificar lesiones polipoides intestinales en ocho grupos diferentes. De este modo, los médicos pueden obtener un prediagnóstico más rápido, dado que la máquina analiza las imágenes del paciente y las clasifica automáticamente.
La finalidad de esta herramienta de inteligencia artificial es combinar de manera integrada la interpretación del patólogo y el soporte al diagnóstico mediante algoritmos. Esto permitirá reducir el tiempo de respuesta y mejorar la concordancia, exactitud y precisión de los diagnósticos, con la implicación que esto conlleva en el tratamiento y pronóstico del paciente. De hecho, el diagnóstico final requerirá menos pruebas complementarias, lo que acortará los plazos para que el paciente pueda recibir tratamiento o sea operado, según el caso.
La propuesta de Enzyme camina en la línea de las nuevas soluciones de inteligencia artificial para medicina: analizar grandes conjuntos de datos para extraer patrones que permitan clasificar imágenes posteriores. Un aprendizaje automático basado en la propia experiencia del sistema, que se mejora conforme analiza nuevas imágenes.
Aunque el objetivo final de estos sistemas es que puedan diagnosticar por sí mismos patologías, por el momento es necesaria siempre la intervención de un médico que verifique ese prediagnóstico que ofrece la máquina. Pero lo hará con pistas bajo el brazo, no solo por lo que él mismo haya podido ver en las imágenes, sino por la interpretación que ya ha hecho la máquina de ellas.
Según el doctor Martínez, jefe de Servicio de Anatomía de Patológica del Hospital Clínic de Barcelona, en este centro “este cribado ha supuesto un incremento de aproximadamente 6700 biopsias anuales que se suman al flujo rutinario de diagnóstico”. Es decir: casi 7000 pacientes han pasado por pruebas complementarias tras una primera prueba o intervención que, quizás, en otras ocasiones no hubiera dado lugar a un análisis más exhaustivo, a pesar de reunir algún condicionante de riesgo.
Los pólipos colorrectales son precursores del cáncer colorrectal (CCR), aunque la transformación neoplásica puede tardar años. Por este motivo, el cribado poblacional que permite el diagnóstico precoz de estas lesiones resulta fundamental para una prevención eficaz de esta patología.
En este sentido, el mejor aliado de esta estrategia de prevención, el cribado de CCR, es una herramienta que permita tratar todo este incremento del volumen de trabajo que se produce tanto de colonoscopias como de biopsias colorrectales. La aportación de la Inteligencia Artificial es la mejor forma de gestionar la situación de presión asistencial que sufren los patólogos globalmente.