Investigadores del MIT desarrollan modelos de IA para la detección precoz del cáncer de páncreas

Un grupo de investigadores de la división CSAIL del MIT, centrado en la investigación relacionada con el desarrollo de la Inteligencia Artificial y la ingeniería computacional, ha desarrollado dos algoritmos de machine learning que permiten mejorar en detección precoz de un tipo concreto de cáncer. En concreto, son capaces de detectar el cáncer de páncreas en un estado mucho más temprano que lo que permiten los estándares de diagnóstico actuales.

La combinación de estos dos modelos forma la red neuronal PRISM, y se utiliza específicamente para la detección del adenocarcinoma ductal de páncreas (PDAC), el tipo más común de cáncer pancreático. Los estándares actuales de diagnóstico de este tipo de cáncer detectan aproximadamente un 10% de los casos examinados por profesionales en etapas tempranas. Mientras que utilizando PRISM, se llega a un porcentaje del 35% de detección precoz de este cáncer.

El uso de la IA en la detección precoz de cáncer no es algo nuevo, pero este caso es distinto porque PRISM se ha desarrollado de manera distinta a los sistemas con IA utilizados hasta ahora. Esta red neuronal se programó con base en el acceso a distintos conjuntos de registros sanitarios digitalizados reales, de distintas instituciones sanitarias estadounidenses.

A esta red se la alimentó con la información de los registros sanitarios de unos 5 millones de pacientes, lo que según los investigadores del equipo supera la escala de información suministrada hasta ahora a un modelo de IA de este campo concreto de investigación.

Kai Jia, autor del artículo sobre PRISM y los modelos de detección del cáncer de páncreas, y miembro del equipo del CSAIL del MIT que ha participado en la investigación, ha destacado que «el modelo utiliza datos rutinarios clínicos y de laboratorio para realizar sus predicciones, y la diversidad de la población de Estados Unidos es un avance significativo con respecto a otros modelos de PDAC, que suelen estar confinados a zonas geográficas concretas, como unos pocos centros sanitarios en EEUU«.

El proyecto PRISM del MIT nació hace unos seis años, con investigadores motivados por el desarrollo de un algoritmo capaz de detectar el PDAC en fase temprana. Este tipo de cáncer tiene entre sus puntos flacos que la mayoría de pacientes reciben su diagnóstico en las últimas fases del desarrollo del cáncer. Tanto, que alrededor del 80% de los pacientes reciben su diagnóstico lo reciben cuando ya es demasiado tarde para hacer nada.

La Inteligencia Artificial del sistema funciona analizando la demografía de los pacientes, sus diagnósticos previos, y las medicaciones actuales y pasadas en planes de cuidado y resultados de laboratorio. En combinación, el modelo trabaja en la predicción de la probabilidad de cáncer analizando los datos de registro de salud junto con datos como la edad del paciente y diversos factores de riesgo evidentes de su estilo de vida.

Eso sí, por el momento, la tecnología de PRISM solo está disponible para los laboratorios del MIT y para pacientes seleccionados dentro de Estados Unidos. Para llegar a más será necesario escalarlo, lo que por ahora es un desafío, ya que implica tener que suministrar a la IA conjuntos de datos más diversos, y puede que hasta perfiles de salud globales. De otra manera sería imposible poder ampliar este sistema de detección precoz a más países y regiones.