Un equipo de científicos está desarrollando una herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de diagnosticar varios tipos de cáncer, ayudar en la elección de tratamientos y predecir tasas de supervivencia, según revela un estudio publicado por Nature.
Esta investigación es liderada por expertos de la Universidad de Harvard (EU), quienes aseguran que se trata de un modelo similar al programa ChatGPT, aunque más versátil, diseñado para llevar a cabo una variedad de tareas en múltiples formas de cáncer.
Los sistemas de IA actuales, recuerdan, están programados para realizar trabajos específicos -como detectar la presencia de cáncer y predecir el perfil genético de tumores, si bien estos apenas funcionan en unos pocos tipos.
“Nuestra ambición era crear una plataforma de IA ágil y versátil similar a ChatGPT que pudiera desarrollar una amplia gama de tareas de evaluación del cáncer”, explicó el principal autor del estudio, Kun-Hsing Yu, en referencia a esta nueva herramienta denominada CHIEF.
Aunque existen otros modelos de IA para efectuar diagnósticos médicos a partir de imágenes de patologías, los expertos indican que CHIEF es el primero que puede predecir resultados en pacientes y validarlos respecto a otros grupos de afectados.
El análisis de imágenes digitales de tejidos tumorales, exponen, permite a CHIEF detectar células cancerosas y predecir el perfil molecular de un tumor a partir de las características observadas con una mayor precisión que la que ofrecen la mayoría de los sistemas de IA actuales.
Asimismo, puede pronosticar las posibilidades de supervivencia del paciente e identificar en detalle las cualidades del tejido que rodea un tumor (el microambiente tumoral), lo que está relacionado con la respuesta de un paciente a tratamientos convencionales, como cirugía, quimioterapia, radiación e inmunoterapia.
Según los expertos, CHIEF alcanzó una precisión de casi el 94 % en la detección de cáncer y superó significativamente los resultados de otras herramientas de IA actuales en 15 conjuntos de datos que contenían 11 tipos de cáncer.
Respecto a la evolución de la enfermedad en todos los tipos de cáncer y en todos los grupos de pacientes estudiados, CHIEF llegó a distinguir entre aquellos que presentaban cuadros de supervivencia a largo plazo y los de corto plazo, con lo que mejoró a otros modelos en un 8 %.
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