Investigadores del National Institutes of Health y el Global Good han desarrollado un algoritmo informático basado en inteligencia artificial (IA) que puede identificar el precáncer cervical con mayor precisión que un experto humano.

El algoritmo, llamado evaluación visual automatizada, puede analizar imágenes digitales de un cuello uterino e identificar con precisión los cambios precancerosos que requieren atención médica, un avance que, según los investigadores, podría revolucionar la detección, especialmente en entornos de bajos recursos.

El nuevo método se puede realizar con una capacitación mínima, lo que lo hace ideal para países con recursos limitados de atención médica, donde el cáncer cervical es una de las principales causas de enfermedad y muerte entre las mujeres.

Según los investigadores, la evaluación visual automatizada es fácil de realizar. Los trabajadores de salud pueden usar un teléfono celular o un dispositivo de cámara similar para la detección y el tratamiento cervical durante una sola visita.

Los hallazgos, publicados en el Diario del Instituto Nacional del Cáncer, mostraron que, en general, el algoritmo también funcionó mejor que todas las pruebas de detección estándar para predecir todos los casos diagnosticados.

“Nuestros hallazgos muestran que un algoritmo de aprendizaje profundo puede usar imágenes recopiladas durante la detección de cáncer cervical de rutina para identificar cambios precancerosos que, si no se tratan, pueden convertirse en cáncer”, dijo el Dr. Mark Schiffman, autor principal del estudio, de la división de Epidemiología y Genética del Cáncer del Instituto Nacional del Cáncer  (NCI ).

“De hecho, el análisis computErizado de las imágenes fue mejor para identificar el precáncer que un experto humano que revisa las pruebas de Papanicolaou bajo el microscopio (citología)”, continuó el Dr. Schiffman.

Para desarrollar el algoritmo, los investigadores utilizaron más de 60.000 imágenes cervicales de un archivo de fotografías del NCI recolectadas durante un estudio de detección de cáncer cervical que se llevó a cabo en Costa Rica en la década de 1990.

Más de 9.400 mujeres participaron en ese estudio de población, con un seguimiento que duró hasta 18 años. Las fotos se digitalizaron y luego se usaron para entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo para que pudiera distinguir las condiciones cervicales que requieren tratamiento de las que no requieren tratamiento.

En general, el algoritmo se desempeñó mejor que todas las pruebas de detección estándar para predecir todos los casos diagnosticados durante el estudio de Costa Rica.

“Cuando este algoritmo se combina con los avances en la vacunación contra el VPH, las nuevas tecnologías de detección del VPH y las mejoras en el tratamiento, es posible que el cáncer cervical se pueda controlar, incluso en entornos de bajos recursos”, dijo el Vicepresidente Ejecutivo de Global Good, Maurizio Vecchione.

Los investigadores planean seguir entrenando el algoritmo en una muestra de imágenes representativas de precánceres cervicales y tejido cervical normal de mujeres en comunidades de todo el mundo, utilizando una variedad de cámaras y otras opciones de imagen.

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