El Servicio Nacional de Salud está desplegando herramientas de diagnóstico del cáncer basadas en IA a escala nacional, lo que demuestra la capacidad de la tecnología para acelerar el diagnóstico del cáncer.
En un anuncio recienteEl Servicio Nacional de Salud del Reino Unido (NHS) utilizará la IA para analizar radiografías en el marco de una iniciativa de 21 millones de libras destinada a acelerar el diagnóstico del cáncer y reducir los tiempos de espera.
Las herramientas de diagnóstico médico basadas en IA han ido ganando terreno. A lo largo de la década de 2010, los modelos de visión por ordenador (CV) de IA demostraron su capacidad para interpretar escáneres médicos de forma similar a los humanos. En 2018, investigadores de DeepMind, la UCL y el Moorfields Eye Hospital ha desarrollado un innovador modelo de IA diagnosticar 50 enfermedades oculares con la misma precisión que un médico.
A partir de ahí, las imágenes y los diagnósticos médicos asistidos por IA han evolucionado rápidamente, con numerosos modelos que han demostrado una precisión superior a la de los especialistas humanos.
A diferencia de los radiólogos, a menudo sobrecargados de trabajo, las IA trabajan sin descanso, aliviando la carga de los equipos humanos y permitiéndoles ofrecer una atención y un tratamiento mejores.
El viernes, el Secretario de Sanidad del Reino Unido, Steve Barclay planes anunciados para desplegar diagnósticos médicos asistidos por IA para el cáncer de pulmón antes del invierno de este año. Más de 20 centros del NHS ya han empezado a aplicar esta tecnología, cuyos resultados preliminares indican que puede ser 40 veces más precisa que las técnicas tradicionales y arrojar resultados en menos de 30 segundos. En Inglaterra se realizan más de 600.000 radiografías al mes.
Además, los hospitales empezarán a aplicar la tecnología de IA para el diagnóstico de ictus, lo que hará que los pacientes reciban tratamiento una hora antes de media y triplicará la tasa de recuperación.
Barclay ha declarado: "La inteligencia artificial ya está transformando la forma en que prestamos asistencia sanitaria, y las herramientas de IA ya están teniendo un impacto significativo en todo el NHS a la hora de diagnosticar afecciones antes, lo que significa que las personas pueden ser tratadas más rápidamente."
Las autoridades sanitarias esperan que la IA y otras tecnologías ayuden al sistema sanitario británico a aliviar los retrasos y la presión sobre el personal.
El director médico nacional del NHS, el profesor Stephen Powis, añadió: "El NHS ya está aprovechando las ventajas de la IA en todo el país para ayudar a detectar y tratar antes las principales enfermedades, así como a gestionar mejor las listas de espera para que los pacientes puedan ser atendidos más rápidamente."
Cómo se utiliza la IA en el diagnóstico médico
Las redes neuronales convolucionales (CNN) de IA, una forma de modelo de aprendizaje profundo, están transformando el diagnóstico médico. Interpretar los escáneres no es tarea fácil, y los estudios observan tasas de error de alrededor de 3 a 5% o superior cuando los radiólogos están fatigados o con exceso de trabajo.
Los modelos CNN funcionan de forma similar a las neuronas del cerebro humano, discerniendo características fundamentales de las exploraciones, como bordes o texturas, y reconociendo patrones más complejos, como la forma y el tamaño distintos de los nódulos pulmonares que podrían indicar cáncer.
Uno de los primeros grandes avances en la obtención de imágenes médicas con ayuda de la IA fue el Concurso LUNA16 (LUng Nodule Analysis 2016)donde los participantes desarrollaron métodos para identificar y diagnosticar cánceres de pulmón a partir de imágenes de rayos X y TAC.
Muchos de los algoritmos que surgieron de este concurso igualaban -o superaban- las capacidades de diagnóstico de radiólogos entrenados.
Poco después, DeepMind, de Google, se convirtió en el principal innovador en el campo de las imágenes médicas con IA, aplicando la tecnología en campos como la detección de enfermedades oculares y el cribado del cáncer de mama. DeepMind Alphafold utiliza el modelado 3D basado en IA para comprender mejor el funcionamiento de las proteínas y acelerar la investigación del cáncer.
Ahora, el NHS espera demostrar cómo la tecnología médica de IA de vanguardia puede implantarse en sistemas sanitarios completos.
