El Dr. Anthony Law de Emory University busca ayudar al diagnóstico de cáncer de laringe por medio de su app móvil impulsada por machine learning.
El investigador y otorrinolaringólogo de Emory, Anthony Law, se encuentra explorando el uso de una herramienta de inteligencia artificial (IA), para ayudar en el diagnóstico de cáncer de garganta a través de la voz humana. Como especialista, Law reconoce la importancia de la voz humana y cómo esta puede dar señales de enfermedades.
En el caso particular del cáncer de laringe, la voz áspera y tensa puede significar un alto grado de probabilidad de padecer esta enfermedad. Los cambios en la voz incluso pueden significar que el cáncer se encuentra en fase avanzada. Estos cambios en la voz se conocen como disfonía.
“Para los laringólogos entrenados es una señal muy fácil oír que alguien tiene una masa en la laringe”, menciona Law. “Pero no para los médicos de atención primaria. No tienen esa formación adicional para oír lo que concierne a la voz frente a lo que no concierne a la voz y descartar a las personas que tienen cambios en la voz debidos a un resfriado frente a cambios en la voz debidos a un cáncer”.
Las etapas iniciales de los cánceres de laringe son fáciles de tratar en clínicas de atención primaria si existe una detección oportuna. Por ello, Law se encuentra desarrollando un modelo de IA para que los médicos en atención primaria pueden detectar estos cambios de manera precisa.
“Hemos procurado ser justos y equitativos a la hora de construir nuestros modelos. Si somos muy buenos detectando el cáncer de laringe en mujeres, pero no en hombres, entonces hemos creado un sesgo. O si somos buenos detectando el cáncer de laringe en los habitantes del Medio Oeste sin acento, pero realmente malos detectando lo mismo en los sureños, hemos dejado fuera a una población”, detalla.
Law continúa trabajando en una app móvil, impulsada por IA, que puede detectar estos cambios en la voz en un proceso que dura de cuatro a cinco minutos. En este lapso se graban una serie de diez mensajes de voz que recolectan información crucial.
“Ahora estamos intentando obtener datos más variados. Esperamos hacer un ensayo aleatorio en seis u ocho meses, en el que algunas clínicas lo utilicen y otras no. Veremos si podemos cambiar los tiempos de derivación. Cuando los pacientes vienen a vernos, si han sido examinados por nuestra aplicación, ¿tienen tumores más pequeños? ¿Los detectamos antes? Y, a la larga, ¿cambia eso la supervivencia de los pacientes con cáncer de laringe?”.
Law destaca que el machine learning se encuentra en un punto de inflexión en el campo médico. Ahora espera que el ensayo clínico se desarrolle con éxito para poder continuar añadiendo nuevas funciones a su app, y que pueda ayudar a analizar otros problemas de salud.
