Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) llamado ECgMLP, capaz de detectar el cáncer endometrial con una precisión sin precedentes del 99,26%. Este avance, publicado en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine Update el pasado mes de enero, supera ampliamente los métodos automatizados actuales, que rondan entre el 78% y el 81% de exactitud.
El cáncer endometrial, que afecta el revestimiento del útero, es el cuarto cáncer de más rápido crecimiento en mujeres a nivel mundial. Su detección temprana es clave, ya que los síntomas pueden confundirse con otras afecciones, retrasando el diagnóstico y afectando la tasa de supervivencia.
ECgMLP se basa en el análisis de imágenes microscópicas de tejidos mediante técnicas avanzadas de procesamiento y segmentación. Gracias a un sistema de autoaprendizaje, la IA mejora la calidad de las imágenes, identifica áreas sospechosas y elimina patrones irrelevantes para optimizar el diagnóstico.
¿Cómo funciona el modelo ECgMLP?
El sistema de IA actúa en tres fases principales. La primera es el preprocesamiento de imágenes, dónde se normalizan las imágenes para mejorar su calidad, se aplica una técnica de eliminación de ruido (Non-Local Means denoising) y se optimiza el contraste mediante el método de realce alfa-beta. A continuación se inicia la segmentación de tejidos, dónde se usa umbralización de Otsu, que separa automáticamente las regiones relevantes, se combinan transformaciones morfológicas y de distancia para detectar estructuras celulares clave y se emplea el algoritmo de Watershed, que delimita con precisión las áreas de interés en los tejidos. Finalmente, se realiza un análisis y diagnóstico automatizado, en el cual la IA filtra información irrelevante y se enfoca en patrones específicos de células cancerosas, se utiliza un sistema de optimización de hiperparámetros, mejorado con estudios de ablación en casos clínicos reales, y, finalmente, el modelo logra una clasificación multiclase de tejidos con un 99,26% de precisión, superando cualquier método previo.
Impacto y futuro del diagnóstico con IA
El Dr. Asif Karim, investigador de la Charles Darwin University, explica que ECgMLP no sólo es más preciso que los métodos actuales, sino que también es eficiente y fácil de implementar. La profesora Niusha Shafiabady, de la Australian Catholic University, destaca que esta tecnología podría integrarse en sistemas clínicos para mejorar la rapidez y certeza en el diagnóstico.
Además de su éxito en cáncer endometrial, el modelo ha demostrado gran precisión en otros tipos de cáncer, como el cáncer colorrectal (98,57%), el cáncer de mama (98,20%) o el cáncer oral (97,34%). Esto sugiere que la misma arquitectura de IA podría aplicarse en múltiples enfermedades oncológicas, revolucionando el diagnóstico médico.
Aunque se requieren ensayos clínicos antes de su implementación masiva, este avance representa un hito en la inteligencia artificial aplicada a la oncología. Con detecciones más tempranas y precisas, herramientas como ECgMLP podrían salvar miles de vidas, especialmente en países como Australia, donde una de cada 52 mujeres desarrolla cáncer endometrial.
El futuro del diagnóstico médico está cambiando, y la IA se posiciona como un aliado clave en la lucha contra el cáncer.
La fotografía de representación de esta noticia pertenece al National Cancer Institute y ha sido publicada en Unsplash.
