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La inteligencia artificial mejora las pruebas diagnósticas para la detección de cáncer

El proyecto AI-MICADIS desarrolló y probó una herramienta no invasiva extremadamente precisa para la detección y el diagnóstico temprano de diversos tipos de cáncer.

Sociedad
Salud

Cada año, el cáncer se cobra las vidas de más de ocho millones de personas. Para luchar contra esta epidemia, la Organización Mundial de la Salud recomienda a los gobiernos a centrarse en la detección temprana no invasiva, que ha demostrado aumentar drásticamente el éxito de los tratamientos. Lamentablemente, las herramientas actuales de pruebas diagnósticas y cribaje no alcanzan las tasas de precisión necesarias, lo que significa que muchos pacientes siguen sin ser diagnosticados. A fin de permitir la realización de diagnósticos tempranos y cribajes para una amplia gama de tipos de cáncer, la empresa rumana incipiente Artificial Intelligence Expert (AIE), con el apoyo de la Unión Europea (UE), desarrolló una herramienta de diagnóstico extremadamente precisa. La solución, llamada AI-MICADIS, utiliza micro-ARN circulantes en vez del ADN tumoral circulante y las células cancerosas circulantes más utilizados. Además, utiliza innovadores algoritmos de inteligencia artificial (IA) de aprendizaje profundo para proporcionar análisis en tiempo real de la reacción en cadena de la polimerasa (PCR, por sus siglas en inglés), las micromatrices y los datos de secuenciación de nueva generación (NGS, por sus siglas en inglés), todos ellos factores esenciales para detectar las fases iniciales de la progresión del cáncer. «Mediante la selección de alteraciones moleculares informativas y el uso de inteligencia artificial, desarrollamos las mejores pruebas disponibles no invasivas para la detección y el diagnóstico tempranos de diferentes tipos de cáncer», comenta Alexandru Floares, investigador en AIE y coordinador del proyecto AI-MICADIS financiado con fondos europeos. Durante el proyecto AI-MICADIS, AIE realizó un estudio de viabilidad para probar la herramienta, identificar socios potenciales, establecer una trayectoria normativa y optimizar la mejor estrategia de comercialización de AI-MICADIS.

Una precisión casi perfecta

En lo que respecta a la viabilidad de la propia herramienta AI-MICADIS, el proyecto la probó en 6 000 pacientes. Gracias a este trabajo, los investigadores consiguieron ampliar su uso de nueve a trece tipos de cáncer. Asimismo, añadieron nuevos métodos de IA capaces de aprender de tan solo unos pocos casos, un avance que permite una validación más rápida y menos costosa de las pruebas. En principio, la herramienta AI-MICADIS se había configurado para discriminar entre células cancerosas y células normales. Sin embargo, después de probar la herramienta con oncólogos, los investigadores descubrieron que era más interesante discriminar entre cáncer y enfermedades benignas. Lamentablemente, no fue posible integrar esta función debido a la configuración molecular actual del sistema. De hecho, en cuanto a la distinción entre maligno y benigno, la IA solo obtuvo una precisión del 67 %, un porcentaje que se aleja mucho de las tasas de diagnóstico casi perfectas que esperaba el equipo. En lugar de tirar la toalla, el equipo de AIE volvió al principio para reformular el problema y desarrollar nuevas técnicas. «Al final, se obtuvo una extraordinaria tasa de precisión del 99 %, en combinación con la capacidad de la herramienta de discriminar entre enfermedades malignas y benignas», explica Floares. «Además, demostramos que el uso de la ciencia de datos y la IA para integrar varios estudios superó al uso de un único estudio exhaustivo en relación con los costes, la eficacia y los resultados».

Un caso de negocio sólido

En lo que respecta al caso de negocio de AI-MICADIS, Floares apunta que el proyecto permitió a su equipo obtener más información sobre sus clientes potenciales y conocer mejor los complejos entornos normativos de la UE y los Estados Unidos. «Fortalecimos el aspecto comercial de nuestro equipo e identificamos socios potenciales. Además, ganamos otros concursos de proyectos e identificamos a inversores potenciales, lo cual nos sitúa en una buena posición de cara a la comercialización», comenta Floares. En estos momentos, AIE trabaja para obtener la financiación necesaria para introducir la herramienta AI-MICADIS en el mercado internacional, además de añadir nuevos tipos de cáncer a la cartera del sistema.

Palabras clave

AI-MICADIS, inteligencia artificial, IA, cáncer, Organización Mundial de la Salud, OMS, prueba diagnóstica, aprendizaje profundo

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