Médicos de silicio

Cada vez está más claro que la computación, incluyendo el concepto de Inteligencia Artificial, tiene ante sí un futuro en el que asumirá la realización de actividades intelectuales que hasta ahora parecían exclusivas del Ser Humano, y podrá superarnos en ellas. Ya tenemos casos históricos de ello, como por ejemplo el día en que una computadora logró vencer al ajedrez a un campeón mundial vigente. Ahora, un ordenador equipado con un programa especial ha superado a médicos humanos en una actividad mucho más trascendental: el diagnóstico de un tipo de cáncer.

El citado programa, desarrollado en la Universidad Case Western Reserve en Estados Unidos, ha sido en las pruebas casi el doble de preciso que dos neurorradiólogos a la hora de determinar si el tejido anormal presente en imágenes captadas por resonancia magnética correspondía a células cerebrales muertas por radiación, lo que se conoce necrosis por radiación, o si había regresado el cáncer cerebral.

Uno de los mayores retos en la evaluación del tratamiento de un tumor de cerebro es distinguir entre los efectos de la radiación y la reaparición del cáncer. En una imagen obtenida por resonancia magnética, ambos parecen muy similares.

Pero los tratamientos para la necrosis por radiación y para la reaparición del cáncer son tremendamente diferentes. Una identificación rápida puede ayudar a acelerar el pronóstico y la aplicación de la terapia, así como mejorar el resultado para los pacientes.

El nuevo programa, más que un rival para los médicos, debería ser su aliado, y con esto en mente ha sido desarrollado. Tras pruebas adicionales que despejen toda duda sobre su precisión, los radiólogos, el programa junto a la experiencia de un médico humano serán una combinación magnífica, con el potencial de reducir la cantidad de biopsias cerebrales. Estas son actualmente el único medio de obtener una prueba definitiva de si hay o no presencia de cáncer, pero son muy invasivas y peligrosas.

Escaneos por resonancia magnética de pacientes con necrosis por radiación (arriba) y con reaparición del cáncer (abajo), mostrados en la columna izquierda. Los primeros planos en la columna central muestran que las regiones de interés son esencialmente indistinguibles entre un escaneo y el otro, ambos rutinarios. Un análisis más profundo pone de manifiesto diferencias que muestran que la necrosis por radiación, en el recuadro derecho superior, tiene más homogeneidad, vista en azul, en comparación con la reincidencia del cáncer, abajo a la derecha, que tiene un grado notable de heterogeneidad, visible en rojo. (Imágenes: Pallavi Tiwari)

Para desarrollar el programa, el equipo de Pallavi Tiwari, de la Universidad Case Western Reserve, empleó algoritmos de aprendizaje automático para análisis de rasgos presentes en imágenes obtenidas por resonancia magnética. Médicos, científicos e ingenieros adiestraron al sistema informático para que pudiera identificar por su cuenta rasgos, sutiles aunque delatadores, con los que es posible distinguir entre el cáncer cerebral y la necrosis por radiación. Como material de análisis emplearon escaneos de resonancia magnética rutinarios de seguimiento de 43 pacientes.

El equipo desarrolló después algoritmos para encontrar los rasgos más fiables con los que diferenciar entre ambas situaciones, concretamente texturas que no pueden ser captadas por un ser humano que mire a ojo desnudo las imágenes.

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