Hoy se dio a conocer en un artículo de BBC sobre los nuevos avances tecnológicos a favor de la medicina y la investigación. Se trata del uso y entrenamiento de una Inteligencia Artificial (IA) para detectar anomalías en los análisis de sangre y así detectar a tiempo diferentes tipo de cáncer.Están surgiendo nuevos análisis de sangre que utilizan el poder de la Inteligencia Artificial (IA) para detectar signos del cáncer en sus primeras etapas.Y no se trata solo del cáncer, la IA también puede acelerar otros análisis de sangre para infecciones potencialmente mortales como la neumonía. A continuación te contamos más detalles sobre este tema.El Dr. Daniel Heller es ingeniero biomédico en el Memorial Sloan Kettering Cancer Center de Nueva York. Él y su equipo han desarrollado una tecnología de prueba que utiliza nanotubos.Ahora es posible introducir millones de nanotubos en una muestra de sangre y hacer que emitan distintas longitudes de onda de luz en función de lo que se les adhiera.Pero eso aún dejaba de lado la cuestión de interpretar las señales de alerta para detectar el cáncer, que el Dr. Heller lo comparó con encontrar una coincidencia para una huella dactilar.Siguiendo este ejemplo, la huella dactilar es un patrón de moléculas que se unen a sensores, con diferentes sensibilidades y fuerzas de unión. Pero los patrones son demasiado sutiles para que un humano los detecte."Podemos mirar los datos y no les daremos ningún sentido", dice. "Solo podemos ver los patrones que son diferentes con ayuda de la IA".Decodificar los datos de los nanotubos significaba cargarlos en un algoritmo de aprendizaje automático y decirle al algoritmo qué muestras provenían de pacientes con cáncer de ovario y cuáles de personas sin él. Entre ellas se encontraba sangre de personas con otras formas de cáncer u otras enfermedades ginecológicas que podrían confundirse con el cáncer de ovario.Un gran desafío en el uso de la Inteligencia Artificial para desarrollar análisis de sangre para la investigación del cáncer de ovario es que es relativamente poco frecuente, lo que limita los datos para entrenar algoritmos.El Dr. Heller describe el entrenamiento del algoritmo con los datos disponibles de solo unos pocos cientos de pacientes como un "paso desesperado". Pero dice que la IA pudo obtener una mayor precisión que los mejores biomarcadores de cáncer disponibles en la actualidad, y ese fue solo el primer intento.El sistema está siendo sometido a más estudios para ver si se puede mejorar utilizando conjuntos más grandes de sensores y muestras de muchos más pacientes. Más datos pueden mejorar el algoritmo, al igual que los algoritmos para los autos autónomos pueden mejorar con más pruebas en la calle."Lo que nos gustaría hacer es clasificar todas las enfermedades ginecológicas, de modo que cuando alguien acuda con una queja, podamos darles a los médicos una herramienta que les indique rápidamente si es más probable que se trate de un cáncer o no, o de este cáncer que de aquel".El Dr. Heller dice que esto puede tardar entre "tres y cinco años". La IA no solo es potencialmente útil para la detección temprana, sino que también acelera otros análisis de sangre.Para un paciente con cáncer, contraer neumonía puede ser mortal y, como existen alrededor de 600 organismos diferentes que pueden causar neumonía, los médicos deben realizar múltiples pruebas para identificar la infección. Pero los nuevos tipos de análisis de sangre están simplificando y acelerando el proceso.AB
