Nace la primera IA pública para detectar el cáncer de mama
Hospital del Mar
El algoritmo ha sido entrenado con más de 48.000 mamografías etiquetadas por los propios radiólogos del centro
La IA muestra a través de un mapa de calor una lesión en la mama potencialmente maligna
En el hospital del Mar de Barcelona llevan un año testando lo que será el primer software de IA público en detección de cáncer de mama en España. Una vez finalizado el ensayo -queda pendiente un segundo año-, la idea es que la herramienta pueda estar disponible para todos los hospitales que la requieran de manera gratuita. El dataset (conjunto de datos) con el que se ha desarrollado es singular. No solo la IA se entrena mediante más de 48.000 mamografías -38.000 del propio hospital-, sino que estas han sido etiquetadas por radiólogos expertos en mama, tarea que les ha llevado tres años.
La tecnología, en sí misma, ya está validada internamente. Lo que están haciendo ahora en el hospital del Mar es un análisis prospectivo. “Es decir, comprobar la usabilidad que tiene dentro de un entorno real”, puntualiza a Guyana Guardian la doctora Marine Renard, coordinadora de la unidad de IA del hospital del Mar.
La IA no sustituye a ningún radiólogo”
¿Cómo funciona el proceso? Las imágenes que se obtienen de un día de cribado se envían a un servidor interno, donde el algoritmo las analiza y envía los resultados. “Al día siguiente, ya sabemos en qué mamografías hay una probabilidad de sospecha”, explica a Guyana Guardian la doctora Natalia Arenas, del servicio de radiología mamaria del hospital. Será en pocas, y es que hay que tener en cuenta que la tasa de detección es de 3 a 5 casos por cada mil. “Es decir, de mil pacientes que cribas, encontrarás de 3 a 5 cánceres”, señala Arenas.
Esta doctora deja claro que los radiólogos no se centran solo en las mamografías que ha marcado la IA. Explica que en un contexto de alta demanda, la priorización es clave. “Si al empezar mi jornada tengo 100 mamografías por analizar, la IA me ayuda a abordar los casos más complejos al inicio, cuando mi atención es máxima. El agotamiento o las distracciones son factores de riesgo inherentes al ser humano, por lo que poder priorizar los casos positivos disminuye la probabilidad de error”.
Este estudio de validación prospectiva cuenta con un diseño metodológico conservador, manteniendo la doble lectura ciega (dos radiólogos evalúan cada imagen sin conocer la opinión del otro) en todas las mamografías de cribado. “Si bien existen estudios con excelentes resultados que avalan el uso de la IA para aplicar una lectura única (con un solo radiólogo) en los casos de muy baja sospecha, nosotros actualmente la utilizamos como una herramienta de soporte adicional para reforzar la precisión del especialista, sin reducir el número de lecturas”, matiza Arenas. “La IA no sustituye a ningún radiólogo”, reitera la doctora Renard.
De las más de 48.000 mamografías, 38.000 son del propio hospital
En su dataset no solo han incluido 38.000 mamografías del propio hospital, sino unas diez mil más de uno externo de pacientes asiáticas. “Las características de la mama de la mujer asiática son un poco distintas. No puedes usar un algoritmo que funciona al 100% pero que puede que haga un mal diagnóstico si de repente viene una mujer india”, arguye Renard.
Un año por delante
A la mitad del recorrido
Al proyecto todavía le queda un año de prueba por delante. Y tiene una explicación. Dentro del programa de cribado, las mamografías se realizan cada dos años, tiempo en que los médicos pueden comprobar realmente si el resultado que le dieron a una paciente fue correcto y no le ha aparecido un cáncer entre una mamografía y otra. “Así podemos ver qué tipo de cánceres se escaparon y la tasa de detección”, arguye Arenas.
En el hospital del Mar ya hace años que usan la IA en mamografías, pero no en el programa de cribado, sino en pacientes que acuden al centro sintomáticas. Arenas relata que tienen tres mamógrafos, pero solo uno cuenta con la licencia para usar la IA comercial que tienen desde hace tiempo, no la propia que ahora están desarrollando. “En consecuencia, habría una pérdida de oportunidad si lo usáramos en el programa, porque algunas mujeres no podrían contar con ese análisis extra”.
En otro hospital, el Clínic de Barcelona, fueron pioneros en usar la IA en el cáncer de mama. “Al menos en Catalunya”, puntualiza Xavier Bargalló, jefe de sección de radiología mamaria del Clínic. El sistema, dice, nunca emite un informe que sea vinculante. “Simplemente es una ayuda para el radiólogo”.
Relata que el cáncer de mama se manifiesta de distintas maneras y que una de las más usuales es a través de las calcificaciones, “algo similar a granitos de arena de color blanco que aparecen en la mamografía”. El problema –afirma Bargalló- es que a veces son muy sutiles: cuestan de ver y pueden escapar fácilmente al ojo humano. “En este sentido, el software de IA ayuda mucho, los detecta muy bien. A partir de ahí el radiólogo se lo mira y puede determinar si hay malignidad o no”.
Es muy posible que la IA pública que desarrolla el hospital del Mar sea incluso más sensible que los softwares comerciales con los que cuentan muchos centros. Gracias, en particular, al dataset con el que cuenta.
IA a un coste mucho menor
La doctora Renard lamenta que, en el campo de la regulación, les exijan lo mismo que a una empresa que va a comercializar el producto. “En lugar de crear una startup, como hace mucha gente cuando desarrolla un algoritmo, el hospital del Mar ha decidido ponerlo a disposición de la sanidad pública. Lo nuestro no es un producto, sino una herramienta que queremos poner a disposición de todo aquel que quiera usarla. Creo que hay que abrir un debate en este sentido”.
Defiende que su software demuestra que la IA puede venir de dentro del sistema. “Nosotros tenemos los datos y la experiencia, las universidades y la potencia computacional también, con el Barcelona Supercomputing Center, y podemos producir IA a un coste mucho menor”.
Arguye que esta validación prospectiva responde al escenario regulatorio más exigente que vendrá. Explica que la Artificial Intelligence Act de la UE ya está formalmente en vigor, aunque su aplicación es progresiva. En el caso de los sistemas de alto riesgo (como los utilizados en el ámbito sanitario y especialmente los que son productos sanitarios) las obligaciones no estarán plenamente aplicadas hasta agosto del 2027.
