Un grupo de científicos desarrolló una herramienta de inteligencia artificial (IA) que promete revolucionar el diagnóstico y tratamiento del cáncer, según un estudio reciente publicado en la revista Nature.
Este nuevo modelo, que tiene la capacidad de identificar diversos tipos de cáncer, asistir en la elección de tratamientos y predecir tasas de supervivencia, fue creado por investigadores de la Universidad de Harvard, quienes lo comparan con la versatilidad del programa ChatGPT, pero adaptado específicamente para oncología.
A diferencia de los sistemas de IA actuales, que suelen estar limitados a tareas específicas y solo funcionan en un número reducido de tipos de cáncer, este nuevo modelo demuestra una mayor flexibilidad. Fue probado en 19 tipos de cáncer diferentes, mostrando su capacidad para realizar una amplia gama de tareas similares a las de los sistemas de lenguaje natural.
Kun-Hsing Yu, el principal autor del estudio, destaca que la intención era crear una plataforma de IA ágil y versátil que pudiera abordar diversas tareas en la evaluación del cáncer. Esta herramienta, denominada CHIEF (acrónimo de Clinical Histopathology Image Evaluation Framework), se diferencia de otros modelos ya existentes al poder predecir y validar resultados en pacientes, además de ofrecer diagnósticos a partir de imágenes patológicas.
El modelo CHIEF no solo detecta células cancerosas con mayor precisión que otros sistemas de IA, sino que también predice el perfil molecular de un tumor y evalúa el microambiente tumoral, lo que es crucial para determinar la respuesta a tratamientos como la cirugía, la quimioterapia, la radiación y la inmunoterapia. Además, CHIEF ha identificado nuevas características tumorales que están vinculadas con la supervivencia del paciente, lo que podría abrir nuevas vías de investigación en oncología.
Para su desarrollo, CHIEF fue entrenado utilizando 15 millones de imágenes sin etiquetar, que luego se complementaron con 60,000 imágenes completas de tejidos de diversos órganos afectados por cáncer, como el pulmón, el cerebro, el páncreas y la piel, entre otros. Gracias a este entrenamiento, el modelo logró interpretar las imágenes de una manera más integral, considerando un contexto más amplio en lugar de enfocarse en una sola región.
CHIEF alcanzó una precisión cercana al 94% en la detección de cáncer, superando significativamente los resultados de otras herramientas de IA en 15 conjuntos de datos que cubren 11 tipos de cáncer. Además, el modelo demostró su capacidad para predecir la evolución de la enfermedad, mejorando en un 8% la precisión en la distinción entre pacientes con supervivencia a largo y corto plazo en comparación con otros modelos.
Este avance representa un paso importante en la aplicación de la inteligencia artificial en la medicina, particularmente en el diagnóstico y tratamiento del cáncer, y abre nuevas posibilidades para mejorar los resultados clínicos en pacientes con esta enfermedad.
