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Crean algoritmo que podría ayudar a detectar el cáncer cervicouterino
Cáncer de la mujer

Crean algoritmo que podría ayudar a detectar el cáncer cervicouterino

Este tipo de tecnología podría ayudar a la detección del cáncer uterino en países de bajos recursos

  • MELISSA SIERRA
  • 03/05/2020
  • 19:52 hrs.

El cáncer cervicouterino acaba con la vida de decenas de miles de mujeres cada año en América y es uno de los tipos de cáncer que no tiene una prueba estándar para su detección, por lo que suele diagnosticarse en etapas avanzadas.

El también conocido como cáncer cervical afecta el cuello de la matriz y es más común en mujeres después de los 30 años. Su detección oportuna, como la de otros tipos de cáncer, puede aumentar la probabilidad de supervivencia a esta enfermedad.

Ante este panorama, un equipo de investigadores de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos y la compañía Global Good, crearon un algoritmo que podría ayudar a detectar el cáncer cervicouterino en sus primeras etapas.

Este algoritmo, denominado "Evaluación visual automatizada", funciona por medio de inteligencia artificial (IA) y podría revolucionar los exámenes de detección de cáncer de cuello uterino, sobre todo en países de bajos recursos. 

Esta herramienta ya fue probada en casos positivos de cáncer uterino, cuyos resultados exitosos se dieron a conocer en el Journal of the National Cancer Institute. El algoritmo demostró una eficacia en el diagnóstico de este tipo de cáncer, incluso mejor que la realizada por médicos especialistas.

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¿Cómo funciona la IA en el diagnóstico de cáncer?

Para crear dicho método de detección, los investigadores usaron un conjunto de datos integrales para "enseñar" a un algoritmo de aprendizaje profundo a reconocer imágenes médicas, a través de las cuales se podrían identificar cambios precancerosos en el cuello uterino.

La investigación señala que se utilizaron más de 60 mil imágenes del cuello uterino de un archivo de fotos del Instituto Nacional del Cáncer de Estados Unidos. A partir de dichas fotografías se obtuvo información sobre cuáles cambios en el cuello uterino representan riesgo de cáncer y cuáles no. 

"Nuestras conclusiones muestran que un algoritmo de aprendizaje profundo puede usar imágenes recogidas durante exámenes rutinarios de detección de cáncer de cuello uterino para identificar cambios precancerosos..."

El algoritmo funcionó mejor que todas las pruebas convencionales de detección de cáncer cervicouterino, como la revisión de un experto o la citología, con lo que se pudo concluir que este método tuvo mejores resultados que el ojo humano en muestras microscópicas de papanicolaou.

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De acuerdo con los autores del estudio, este tipo de tecnología podría ayudar a mejorar el diagnóstico de este tipo de cáncer sobre todo en regiones de escasos recursos, pues el algoritmo podría instalarse en un celular para que los médicos realicen exámenes que ayuden a detectar el riesgo de cáncer cervical.

Es importante mencionar que el cáncer cervicouterino tiene una mayor tasa de mortalidad en poblaciones con ingresos económicos bajos, pues su detección conlleva la aplicación de pruebas costosas y poco generalizadas.

Se plantea que este tipo de herramienta pueda ser utilizada como un complemento de la vacuna del virus del papiloma humano, principal causa del cáncer cervical, con el objetivo de que la enfermedad pueda ser controlada, incluso en países con escasos recursos.

Los investigadores tienen planes de enseñar aún más el algoritmo en una muestra representativa de precánceres cervicales y de tejido normal de cuello uterino de mujeres de todo el mundo, usando una variedad de cámaras y otras opciones de imágenes.


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