En el campo de la medicina, la inteligencia artificial ha ido ganando terreno cada vez más en el diagnóstico y tratamiento de diversas enfermedades. Uno de los campos más prometedores es la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el diagnóstico y tratamiento del cáncer de mama, una de las principales causas de mortalidad entre mujeres en todos los países.
Con el advenimiento de las grandes bases de datos (bigdata), la IA puede desarrollar algoritmos de aprendizaje profundo que permiten de forma extraordinaria la detección de imágenes médicas que podrían detectar de forma temprana y eficaz cáncer de mama. Estos algoritmos logran esa eficacia con el entrenamiento con miles de mastografías, aprendiendo a detectar micro lesiones y calcificaciones sospechosas que incluso a los radiólogos más experimentados podrían resultar difíciles de identificar.
Al aplicar la IA en la detección del cáncer de mama agregamos una segunda opinión a la evaluación del médico que está observando la imagen radiológica, lo cual incrementa el nivel de acuciosidad en el diagnóstico temprano principalmente de lesiones que potencialmente pueden resultar malignas. Esto sin duda ayuda a que el paciente se sienta más tranquilo especialmente en aquellos casos en que las imágenes radiológicas no son concluyentes.
Sin duda la IA será de utilidad no solo en el diagnóstico del cáncer de mama, sino en la democratización de la salud pública en general al otorgar diagnósticos más precisos en donde el acceso a especialistas no está disponible y en donde la IA puede ser una herramienta confiable como prueba de detección temprana, guiando a los médicos generales en las tomas de decisiones y en la derivación oportuna de los pacientes a centros especializados.
Sin embargo, debemos tener cuidado en asegurarnos que los datos con los cuales fueron entrenados estos sistemas hayan incluido diferentes grupos demográficos a fin de asegurar la calidad y precisión del diagnóstico. Por lo tanto, es esencial que estos sistemas sean inclusivos y equitativos.
Mas allá de la detección temprana mediante mastografías, la inteligencia artificial se puede extender al diagnóstico histopatológico y molecular del cáncer de mama. Hoy día el procesamiento de imágenes de los tejidos de mama rivaliza e incluso supera a la de los patólogos humanos en algunos casos. Algoritmos de IA son capaces de distinguir entre células tumorales, identificar patrones de crecimiento y predecir la agresividad del tumor basándose en características microscópicas.
Esta información es esencial cuando se trata de hacer un tratamiento de precisión y personalizados. La caracterización precisa del tipo de tumor desde el punto de vista molecular puede determinar la elección de la terapia, permitiendo que los tratamientos sean más específicos y por supuesto efectivos. La expresión de ciertos receptores hormonales o factores genéticos pueden ayudar a determinar la respuesta a las terapias hormonales, quimioterapia o tratamientos dirigidos. La IA está jugando un papel importantísimo en la planeación de la radioterapia, disminuyendo la dosis, la exposición y el daño a tejidos adyacentes. Además, la IA esta incursionando en la vigilancia en la respuesta al tratamiento y permite redirigir las terapias de acuerdo con la evolución del tumor.
Soy un creyente de las posibilidades de la inteligencia artificial en el ámbito de la medicina, sin embargo, también creo que enfrentamos desafíos sin precedentes en la práctica médica por su uso desde el punto de vista ético. Existen cuestionamientos sobre la trasparencia de los sistemas, la interpretación de las recomendaciones y la seguridad de los datos del paciente.
El futuro de las enfermedades como el cáncer de mama en cuanto al diagnóstico y tratamiento con ayuda de la inteligencia artificial abre un abanico de posibilidades. Debemos aprender a convivir con estas tecnologías y reconocer que por más avanzadas que sean, deben servir siempre como una herramienta en manos de los médicos y no como un sustituto de la experiencia y el humanismo que son esenciales en la práctica médica.
