La Intel·ligència Artificial combinada amb avaluacions de radiòlegs millora la precisió de les mamografies
A la foto, d'esquerra a dreta, Alberto Albiol (iTEAM), Luis Caballero y Francisco Albiol (IFIC), Antonio Albiol (iTEAM)
Un grup internacional de recerca, en el qual participa l'Institut de Física Corpuscular (IFIC), ha demostrat que determinades tècniques d'Intel·ligència Artificial (IA), usades en combinació amb l'avaluació de radiòlegs experts, milloren la precisió de la detecció de càncer mitjançant mamografies. L'estudi apareix publicat en Journal of the American Medical Association.
L'estudi es basa en els resultats obtinguts en el Digital Mammography (DM) DREAM Challenge, una competició internacional liderada per IBM on han participat investigadors de l’IFIC (centre mixt Universitat de València-CSIC) al costat de científics de l'Institut de Telecomunicacions i Aplicacions Multimèdia (iTEAM) de la Universitat Politècnica de València. Es tracta de l'únic grup espanyol que ha aconseguit arribar a la final del repte.
L'equip ha desenvolupat, des de zero, un algorisme de predicció basat en xarxes neuronals convolucionals, una tècnica d'intel·ligència artificial que simula les neurones de l'escorça visual i permet la classificació d'imatges, a més de l'autoaprenentatge del sistema. També han aplicat principis relatius a la interpretació de raigs X, on el grup disposa de diverses patents. Els resultats de l'equip valencià, junt amb els de la resta de finalistes, són els que ara publica Journal of the American Medical Association (JAMA Network Open).
“Haver participat en aquest repte ens ha permés col·laborar en projectes d'intel·ligència artificial amb grups clínics de la Comunitat Valenciana”, diu Alberto Albiol, professor titular de la UPV i membre del grup iTEAM. “Això ens ha obert oportunitats per a aplicar les tècniques de Machine Learning, tal com es planteja en l'article”.
El treball realitzat pels investigadors valencians s'està desenvolupant en Artemisa, la nova plataforma de computació per a Intel·ligència Artificial de l’IFIC, finançada per la Unió Europea i la Generalitat Valenciana dins del Programa operatiu FEDER de la Comunitat Valenciana 2014-2020 per a l'adquisició d'infraestructures i equipament d'I+D+i.
“Amb l'aplicació sostenible de la Intel·ligència Artificial es pretén reduir costos operacionals de la sanitat”, destaca Francisco Albiol, investigador de l’IFIC participant a l'estudi. “Els reptes abasten des de la part algorítmica fins al disseny, al costat del sector mèdic, d'estratègies basades en evidències. La IA aplicada a gran escala és una de les tecnologies més prometedores per a fer la sanitat sostenible”, remarca.
El Digital Mammography (DM) DREAM Challenge involucra a més de 1.200 investigadors de tot el món. Dirigit per IBM Research, Sage Bionetworks i Kaiser Permanent Washington Research Institute, la competició ha conclòs que una combinació de mètodes, sumada a les avaluacions dels experts, millora la precisió dels exàmens. Kaiser Permanent Washington (KPW) i el Karolinska Institute (KI) de Suècia han proporcionat centenars de milers de mamografies i dades clíniques sense identificar.
“El nostre estudi suggereix que una combinació d'algorismes d'Intel·ligència Artificial i les interpretacions dels radiòlegs podrien aconseguir que mig milió de dones a l'any no hagen de sotmetre's a proves de diagnòstic innecessàries només als Estats Units”, resumeix Gustavo Stolovitzky, director del programa d'IBM dedicat a Biologia Traslacional de Sistemes i Nanobiotecnologia en el Centre d'Investigació Thomas J. Watson, i fundador dels DREAM Challenges.
Les mamografies són la tècnica de diagnòstic més usada per a la detecció primerenca del càncer de mama. Encara que aquesta eina de detecció és comunament efectiva, les mamografies han de ser avaluades i interpretades per un radiòleg, que usa la seua percepció visual humana per a identificar signes del càncer. Així, s'estima un 10% de ‘falsos positius’ en els 40 milions de dones que se sotmeten a mamografies programades cada any als Estats Units. “Un algorisme efectiu d'Intel·ligència Artificial que puga augmentar la capacitat del radiòleg de reduir la repetició de proves innecessàries, alhora que detecta càncers clínicament significatius, ajudaria a augmentar el valor de la detecció de les mamografies, millorant eficaçment la relació dany-benefici”, conclou Christoph Lee, de la Washington School of Medicine.
“Evaluation of Combined Artificial Intelligence and Radiologist Assessment to Interpret Cribratge Mamograms”, JAMA Network Open. 2020;3(3):e200265.
DOI:10.1001/jamanetworkopen.2020.0265