La Inteligencia Artificial (IA) juega un papel importante para la detección de diferentes tipos de cáncer, como son el de piel y el de mama, en los que se centra este artículo.
El melanoma es muy variable en su presentación clínica y composición biológica, teniendo un porcentaje muy elevado de casos que no tienen una predicción clara de evolución. Gracias a técnicas de IA se pueden diseñar las funcionalidades de gestión y gobierno de los datos adecuados con los que poder aplicar algoritmos informáticos para obtener diferentes correlaciones entre múltiples factores que podrían responder a preguntas clínicas sobre: opciones de diagnóstico, las decisiones de tratamiento, y factores pronósticos que podría determinar la necesidad de terapias a lo largo del proceso de gestión de los pacientes con cáncer de piel.
Actualmente se están realizando ya proyectos de investigación enfocados al desarrollo de sistemas de apoyo de toma de decisiones médicas, basados en IA. El objetivo es evitar errores humanos, buscar nuevos indicadores y mejorar los límites de éstos, y añadir la inferencia de conocimiento automático con el que se puedan identificar anomalías patológicas de malignidad de cáncer, de manera que sirvan como apoyo al diagnóstico médico, permitiendo simular el impacto de un medicamento en un paciente concreto.
Estos sistemas de apoyo al diagnóstico clínico aumentarán las condiciones de seguridad del paciente ante la actividad asistencial, disminuyendo el tiempo de demora en el acceso al diagnóstico de dicha patología. La personalización del tratamiento previene de alguna forma también el riesgo sanitario al que está expuesto el paciente por la implicación de los factores que se han expuesto anteriormente para coordinar y dar una respuesta eficaz y certera en el menor tiempo posible del diagnóstico.
Retos tecnológicos para el desarrollo de soluciones aplicados al cáncer de mama
Para asumir los retos tecnológicos a los que nos enfrentamos en el desarrollo del diagnóstico del cáncer de mama, hay que tener en cuenta varios puntos:
- En el momento actual, el diagnóstico definitivo de los casos sospechosos requiere de una serie de pasos coordinados y del concurso de diferentes herramientas informáticas, que son utilizadas e interpretadas de forma manual por los distintos responsables intervinientes en su diagnóstico y tratamiento.
- El uso de herramientas como ontologías, árboles de decisión, etcétera, son clave para estructurar bien el know-how, debido a que el conocimiento que un patólogo posee sobre un diagnóstico es difícilmente transferible. Por dos motivos: primero porque su conocimiento está basado en gran medida en la experiencia propia y en la que no están nítidamente definidos los parámetros que identifican el diagnóstico; y en segundo lugar, la forma en que el patólogo representa su conocimiento para explicarlo a los demás es en muchos casos poco homogénea. Esta falta de homogeneidad de formas de representación supone un claro inconveniente a la hora de utilizar esa información, para que otros patólogos interesados pudieran trabajar con los mismos estándares para poder compartir y comparar sus conocimientos.
- Los distintos servicios asistenciales que intervienen en el proceso de detección y tratamiento de cáncer de mama funcionan como islas de información independientes, y aunque hay interacción entre las diferentes fuentes de información, con puntuales colaboraciones entre éstas, no hay una explotación sistemática. La intervención humana genera demoras de tiempo que podrían evitarse en gran medida si se dispusiese de una arquitectura orientada a servicios interoperable y orquestada de forma conveniente.
En conclusión, aunque se plantean retos tecnológicos que hay que asumir en esta tipología de proyectos, los verdaderos beneficios potenciales que traerá la IA serán sumando las habilidades de los humanos, con el potencial que nos ofrece esta tecnología, para realizar una predicción efectiva del riesgo de padecer este tipo de cáncer, pudiendo mejorar la asistencia y la confianza en los programas de detección de dicha patología.
Este artículo forma parte del Dosier Corresponsables: Día Mundial contra el Cáncer, promovido pro CRIS contra el cáncer.
