Un estudio desarrollado por el Instituto Nacional del Cáncer de EEUU (NCI), probó la capacidad de un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA).
Los hallazgos de este estudio fueron publicados en el Journal of the National Cancer Institute, titulado Precisión y eficiencia de la automatización basada en el aprendizaje profundo de la citología de tinción dual en la detección del cáncer de cuello uterino. Tuvo como objetivo mostrar el enfoque automatizado para la detección de cáncer cervical.
Para el análisis de los datos utilizaron el software CYTOREADER un sistema de IA para el diagnóstico por escáneres de portaobjetos, a través de técnicas de citología, basado en Google Cloud Platform por lo que ofrece la gestión de archivos digitales.
El algoritmo fue entrenado a través de deep learning para la evaluación automatizada de portaobjetos de doble tinción (DS, Double-stained). Para ello, se utilizaron áreas pequeñas de portaobjetos que contenían un número individual de células epiteliales. Para el entrenamiento del algoritmo deep learning, tres investigadores evaluaron manualmente los resultados.
A través de la plataforma en la nube y el algoritmo entrenado para portaobjetos DS basado en biopsias se compararon con Papanicolau convencional y DS manual en tres estudios epidemiológicos de precánceres cervicales y anales de La Universidad Northern California y la Universidad de Oklahoma de 4 mil 253 pacientes. Para validar el estudio se utilizaron pruebas estadísticas bilaterales.
Los resultados arrojaron que la prueba automatizada a través de deep learning superó el rendimiento del estándar actual, la citología de Papanicolaou. De esta forma se podría reducir el número de falsos positivos y reducir el número de resultados falsos positivos y el numero de colposcopias se verá reducido significativamente.
Los investigadores concluyeron lo siguiente sobre la utilización de IA: “Nuestros resultados demuestran que la IA no solo proporciona automatización y objetividad, sino que también ofrece un beneficio sustancial para las mujeres al reducir las colposcopias innecesarias”. Además, al tratarse de un sistema basado en la nube puede ser accesible a nivel mundial para aplicarlo en sistemas de salud.
Puedes conocer más sobre este estudios y sus resultado ingresando a la publicación de acceso abierto en el siguiente enlace: https://academic.oup.com/jnci/advance-article/doi/10.1093/jnci/djaa066/5862008#204943547
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JOURNAL OF THE NATIONAL CANCER INSTITUTE
https://academic.oup.com/jnci/advance-article/doi/10.1093/jnci/djaa066/5862008
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