Inteligencia artificial y mamografía

Estamos en un momento interesante del desarrollo y aplicaciones de la inteligencia artificial (IA). Existen desde hace muchos años sistemas de ayuda a la toma de decisiones para la medicina. En la década de 1990 el grupo de Pauker y Kassirer desarrollaron un árbol basado en probabilidades y utilidades. Tuve la suerte de trabajar con ellos en Tufts Medical Center. El modelo es muy atractivo por lo simple y evidente, pero apenas tiene aplicación en la clínica. Donde más éxito tuvo fue en modelar decisiones generales, por ejemplo, comparar dos estrategias diagnósticas o terapéuticas.

Lo más interesante es que puede ayudar a visualizar todas las consecuencias de un caso concreto y a reconocer las incertidumbres. Sea como sea, debo confesar que intenté introducir este modelo de decisiones en el hospital donde trabajaba sin ningún éxito. De todas formas, eso no era inteligencia artificial. Como tampoco lo es la interpretación automática del electrocardiograma, una tecnología muy antigua. Es capaz de leer el trazado, la forma de cada una de las ondas y las distancias entre ellas. Siempre o casi siempre que dice que es normal lo es. Eso facilita mucho. Las anormalidades hay que validarlas.

Otra cosa es la lectura de una radiografía o cualquier otra imagen. Donde creo que está más desarrollado es en la mama. Lo que dicen los creadores es que trata de simular la interpretación del radiólogo mediante una red neuronal artificial. Para lograrlo, alimentan el sistema con millones de radiografías, cada una con su diagnóstico. Le enseñan a detectar cáncer por la densidad, la forma, la localización, presencia de calcio, etcétera. El sistema crea un modelo matemático de mamografía normal y de mamografía con cáncer. Y acierta bastante bien.

Lazslo Tabar es, creo, el radiólogo de mama más experto del mundo. Lo vi leer a un ritmo endiablado cuando dirigía el programa pionero de Suecia denominado Two Counties que demostró la utilidad del cribado de cáncer de mama.

Este gran radiólogo está muy interesado en el desarrollo de la inteligencia artificial para mama. Probó varias tecnologías: la mayoría lo hicieron tan bien o mejor que él. Incluso las retó con los casos más difíciles que había guardado de su larga trayectoria profesional. La IA los diagnosticó todos. Su vida ha sido leer mamografías, y dice: "sueño con el día en que las mujeres exijan que haya IA en el hospital donde leer su mamografía".

Cuando una mujer acepta participar en el programa espera que si tiene cáncer se lo detecten. Y así ocurre en la gran mayoría de los casos. Pero un pequeño porcentaje se escapa a pesar de que hay dos radiólogos expertos mirando las radiografías. Con la IA se incrementa el número de cánceres detectados. Eso es una buena cosa en principio. Es un entorno ideal porque la IA puede hacer de segundo radiólogo. Con ello se consiguen al menos dos cosas: la lectura es más barata y más rápida. Porque, por ahora, nadie plantea sustituir totalmente a los radiólogos, como no se sustituye al médico con la interpretación automática del electrocardiograma.

El mayor problema que veo en esta forma de inteligencia artificial es el de sobrediagnóstico. El cáncer se define como una enfermedad mortal, pero no siempre lo es. No solo porque pueda responder al tratamiento, algo que esperamos todos que cada vez sea más frecuente. No lo es siempre porque muchos no son capaces de superar las defensas del organismo. La probabilidad de vencerlo es más grande cuanto menos desarrollado esté. Por ejemplo, la mayoría de los in situ, aquellos que no traspasaron su entorno (la membrana basa concretamente) o bien regresan o permanecen quiescentes toda la vida. Quizá un 35% progrese, pero no sabemos cuáles. Hay que tratar todos. Cuanto más afinado es el ojo del humano o de la IA, más in situ se diagnosticarán. En algún sitio guardo los papeles con los que el doctor Tabar me demostraba esta idea. Eran datos que había recibido del programa canadiense de cribado. Fue un fracaso. Pero habían diagnosticado tantos cánceres como se esperaba. Demasiados "in situ" y estadio I. En muchos de ellos el tratamiento no afectó a la mortalidad porque no eran mortales. Los que sí lo eran no los vieron los radiólogos. Por eso fracasó: no redujo la mortalidad. Lo que hubo fue mucho sobrediagnóstico.

Se calcula que hasta el 20% de los cánceres que se detectan en un programa de cribado de mama nunca habrían progresado. No sabemos cuáles. Es peor en próstata, que a algunas edades puede ser hasta el 80%. Mi temor es que con la IA se detecten más cánceres y que muchos sean "benignos". Me gustaría que la IA desarrollara un sistema para diferenciar unos de otros, para establecer con fidelidad el pronóstico. Porque esa es una de las tres decisiones clínicas del médico: diagnosticar y tratar son las otras dos.

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