El modelo ECgMLP alcanza una eficacia del 99,26 % en la detección de cáncer de endometrio y puede adaptarse para diagnosticar otros tipos, como cáncer colorrectal, oral y de mama. Un tasa de detección muy superior a la humana.

Una revolución diagnóstica: inteligencia artificial contra el cáncer

En uno de los avances más prometedores en la lucha contra el cáncer, un grupo internacional de investigadores ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial capaz de detectar tumores con una eficacia que roza el 100 %. Conocido como ECgMLP, este sistema se basa en el análisis de imágenes histopatológicas —capturas microscópicas de tejidos y células— para identificar signos tempranos de cáncer de endometrio, alcanzando una precisión de 99,26 %, cifra muy superior a la media de diagnóstico humano, que se sitúa entre el 78 % y el 81 %.

El proyecto fue desarrollado por un equipo interdisciplinario con participación de la Universidad Charles Darwin (CDU) de Australia. Según el Dr. Asif Karim, uno de los coautores del estudio, el modelo supera ampliamente a los algoritmos tradicionales como el aprendizaje por transferencia y otros métodos personalizados. «ECgMLP fue optimizado mediante estudios de ablación, mecanismos de autoatención y un entrenamiento eficiente. Esta combinación lo convierte en una herramienta robusta y clínicamente aplicable para el diagnóstico de cáncer», afirmó Karim.

La IA no solo reconoce patrones en los tejidos tumorales, sino que mejora la calidad de las imágenes, enfocándose en las áreas relevantes para encontrar anormalidades que podrían pasar desapercibidas incluso ante un ojo entrenado. Esto permite una detección precoz, crucial para el tratamiento exitoso del cáncer de endometrio, que si se identifica a tiempo, tiene un buen pronóstico a cinco años. Sin embargo, si se disemina fuera del útero, el abordaje terapéutico se complica considerablemente.

Capacidad de adaptación y aplicación a otros tipos de cáncer

Si bien el enfoque principal de este estudio fue el cáncer de endometrio, el modelo ECgMLP demostró una impresionante capacidad de generalización al aplicarse en otros conjuntos de datos de diferentes tipos de cáncer. Según la profesora Niusha Shafiabady, coautora del estudio y docente en la Australian Catholic University, se lograron los siguientes resultados:

• Diagnóstico de cáncer colorrectal con una precisión del 98,57 %.
• Identificación de cáncer de mama con un 98,20 % de eficacia.
• Detección de cáncer oral con un 97,34 % de acierto.

Estos porcentajes, aunque ligeramente inferiores, siguen siendo muy superiores a los métodos de diagnóstico humano tradicionales y representan un salto cualitativo en el uso de la inteligencia artificial en medicina.

«El modelo central de IA desarrollado puede convertirse en el ‘cerebro’ de sistemas de software para asistir a los médicos en la toma de decisiones clínicas», explicó Shafiabady. Esto allana el camino para su integración en entornos hospitalarios como herramienta complementaria, acelerando los tiempos de diagnóstico, reduciendo la carga sobre los patólogos humanos y disminuyendo los errores diagnósticos.

El estudio también destaca que ECgMLP no solo ofrece mayor precisión, sino que lo hace con una eficiencia computacional superior, lo que lo hace viable incluso en centros médicos con recursos limitados. Además, gracias a su diseño modular, puede adaptarse fácilmente a distintos formatos de imagen y datos, ampliando su utilidad potencial a otras enfermedades médicas.

Un futuro clínico potenciado por la IA

La detección temprana del cáncer se ha consolidado como uno de los factores más determinantes para la supervivencia del paciente. Al mejorar la precisión diagnóstica desde las primeras etapas, ECgMLP podría salvar miles de vidas, especialmente en regiones donde el acceso a especialistas es limitado. Además, podría revolucionar el cribado masivo de enfermedades, reduciendo costos y tiempos de espera.

Con más de 600.000 personas en Estados Unidos que han enfrentado el cáncer de endometrio, el impacto de esta tecnología podría ser profundo. Pero más allá de este tipo específico de cáncer, los desarrolladores insisten en que la metodología subyacente podría extenderse a una amplia variedad de patologías, incluyendo enfermedades neurodegenerativas y autoinmunes.

El futuro del diagnóstico oncológico ya está aquí, y lo lidera una inteligencia artificial que ve lo que el ojo humano no puede. La combinación entre tecnología avanzada y supervisión médica podría redefinir para siempre la forma en que entendemos y combatimos el cáncer.

Referencia:

• Computer Methods and Programs in Biomedicine Update/ECgMLP: A novel gated MLP model for enhanced endometrial cancer diagnosis. Link