Google utiliza la inteligencia artificial para apoyar a los radiólogos en la detección precisa del cáncer de mama, una enfermedad que afecta a más de 2 millones de mujeres al año, según la Organización Mundial de la Salud (OMS).
Con esta tecnología, se ha logrado una reducción de falsos negativos del 9.4% y de falsos positivos del 5.7%, mejorando así el diagnóstico.
IA y salud: un apoyo crucial para la detección temprana
En el marco del Día Internacional de la lucha contra el Cáncer de Mama, Google destacó sus avances en inteligencia artificial (IA) aplicada a la medicina. Con herramientas de aprendizaje profundo, Google busca potenciar la detección de la metástasis y optimizar el proceso de diagnóstico. Esta tecnología, basada en redes neuronales artificiales, permite analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida, identificando patrones complejos y mejorando continuamente su precisión.
Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, destacó la importancia de involucrar a más mujeres en el desarrollo de estas tecnologías. "Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas".
Entre 2016 y 2018, Google implementó el uso de IA en la detección de la metástasis mediante su herramienta LYNA (Lymph Node Assistant), entrenada para identificar patrones de cáncer en imágenes médicas. Este sistema es capaz de detectar metástasis imperceptibles al ojo humano, permitiendo a los médicos acelerar el diagnóstico y anticipar el tratamiento de sus pacientes.
Estudios clínicos y el impacto de la IA en la detección del cáncer de mama
En 2021, Google Health colaboró con Northwestern Medicine en una investigación que probó el uso de IA para acelerar el diagnóstico del cáncer de mama.
Se recopilaron imágenes mamográficas clasificadas por expertos para entrenar el modelo de inteligencia artificial, que luego fue probado en un entorno clínico real.
Los resultados mostraron una reducción significativa en falsos negativos y positivos, mejorando la precisión y eficiencia del diagnóstico.
Además, la IA demostró ser capaz de analizar una mamografía en menos de dos minutos. Esto no solo reduce el tiempo de espera para las pacientes, sino que también ayuda a reducir costos asociados a diagnósticos y tratamientos tardíos.
Geoffrey Hinton y el Nobel por avances en IA aplicada a la salud
Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, resultó galardonado recientemente con el Premio Nobel de Física 2024 por sus estudios en aprendizaje automático, junto a John Hopfield.
Sus descubrimientos en redes neuronales sentaron las bases para el reconocimiento de patrones en imágenes médicas. Un componente esencial para herramientas de IA como AlphaFold, utilizada por la comunidad científica para predecir estructuras de proteínas.