Las primeras pruebas de la IA de Google en el diagnóstico de cáncer han tenido resultados excelentes sin necesidad de cambiar nada.

En lo que respecta a la detección y el diagnóstico del cáncer, el tiempo es vital; un tratamiento temprano puede suponer la diferencia entre la vida y la muerte del paciente. Por eso la presión sobre los oncólogos es incluso mayor que la que sufren el resto de especialistas.

Y no es un trabajo sencillo; en muchas ocasiones consiste en el estudio pormenorizado de imágenes de escáner; con imágenes de 10 gigapíxeles a 40 aumentos, es toda una tarea metódica en la que es fácil saltarse un píxel que no se ve como debería. Como demostración de lo difícil que esto resulta, algunos estudios aseguran que ante las mismas imágenes, dos expertos cualesquiera sólo las interpretan igual el 48% de las veces.

Usando el aprendizaje automático para diagnosticar el cáncer

Google cree que puede ayudar en esta tarea que consume tanto tiempo y recursos; su idea es usar GoogLeNet, el mismo sistema de aprendizaje automático que ha desarrollado para otros proyectos, como su coche autónomo. En efecto, la misma IA que detecta si un ciclista se está acercando, puede detectar tumores.

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De hecho, lo llamativo es que Google no ha tenido que cambiar nada. Tal y como está, la IA ha sido capaz de analizar las imágenes de escáner de pacientes; con el aprendizaje automático, una IA es capaz de aprender por si misma a partir de miles de muestras, sin necesidad de ser programada para realizar una determinada acción

Partiendo de esas imágenes, la IA generó “mapas de calor”, zonas que diferían claramente de pacientes sanos y en las que podría haber tumores; aunque no eran perfectos, ya que contenían demasiado “ruido” y por lo tanto en ocasiones era difícil discernir dónde había detectado el tumor.

La sorpresa de la IA de Google en el diagnóstico de cáncer

Claro, que no se quedó aquí. Los ingenieros modificaron el sistema para adaptarlo al análisis de este tipo de imágenes; fue entonces cuando los resultados fueron más que sorprendentes. El sistema consiguió una puntuación de precisión FROC del 89%, superior al 73% que un patólogo con tiempo ilimitado puede conseguir.

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Google es rápida en calmar las esperanzas; no podemos esperar un sistema perfecto, que detecte tumores al instante basándose en sólo unos escáneres. Para usarlo en aplicaciones reales, sería necesario realizar más adaptaciones; y siempre necesitaría el apoyo y el conocimiento de un experto en el campo. Por si solo no sería capaz de funcionar tan bien.

En todo caso, los resultados permiten optimismo; la IA de Google ha conseguido una puntuación mayor respecto a otros sistemas con las mismas imágenes. Y mejor aún, parece adaptarse muy bien a diferentes tipos de imágenes y detecciones.