La IA revoluciona la patología: prediciendo el riesgo de cáncer y mejorando diagnósticos

Marcial García Rojo, Jefe de Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario de Jerez, ha sido galardonado recientemente con un premio a su trayectoria profesional por la Sociedad Española de Anatomía Patológica (SEAP). La entidad destacó de él su trabajo en la transformación digital de la especialidad de Anatomía Patológica, incluyendo el uso de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA).

Pregunta.–¿Por qué necesitamos la Inteligencia Artificial en el campo de la Patología Anatómica?

Respuesta.–Entre otros motivos la necesitamos para muchos procesos manuales. Por ejemplo, tener que contar células, tener que detectar mitosis, tener que comprobar si un borde quirúrgico de una operación está afectado o no por el tumor o por la lesión... Todo eso lo hacen muy bien las máquinas, mucho mejor que el hombre. La IA también trabaja bien en la cuantificación de lo que llamamos biomarcadores, es decir, saber si un tumor expresa receptores de estrógenos para poder darle un tratamiento hormonal a una paciente de cáncer de mamá. La reproducibilidad de esa cuantificación dejaba cosas que desear, había en torno a un 20% de inexactitudes. Eso ahora con la IA no ocurre. Lo que hace el patólogo es utilizar herramientas de Inteligencia Artificial para dar valores más objetivos, más reales y más exactos, pero siempre con la supervisión del humano.

P.–¿Sustituirá funciones de sanitarios?

R.–No hay que temer nada, al revés. Están surgiendo nuevos puestos de trabajo en los que antes no podíamos pensar. Por ejemplo, en nuestro caso, la digitalización ahorra tiempo del técnico, del patólogo. ¿Eso qué quiere decir que van a hacer falta menos patólogos o menos técnicos? No. En nuestro laboratorio tenemos a técnicos que se encargan de que la digitalización sea perfecta, de que la ordenación de los casos esté bien, de que cuando un caso ya esté disponible se avise inmediatamente al patólogo... Antes a lo mejor teníamos que esperar una semana para poder enviar un caso a un experto en Sevilla, y ahora lo hacemos en cuestión de horas. Los técnicos se especializan en tareas de digitalización. Hay otros técnicos que ahora estamos incorporando, que son los bioinformáticos, que están desarrollando algoritmos de predicción. Es decir, ser capaz de predecir con una imagen, si un tumor va a tener una mutación o no en determinado gen, que esa mutación pueda ser crítica para darle un fármaco determinado. Antes de hacer un estudio de mutación, ya se es capaz de seleccionar en qué pacientes merece la pena hacer el estudio, porque probablemente vayan a ser positivos.

P.–Gracias a estos avances, ¿se podrá predecir un cáncer?

R.–Todavía el cáncer no lo podemos predecir. Lo único que puede predecir es el riesgo de padecer un cáncer en base a la presencia de determinadas mutaciones en el tejido, normalmente mutaciones hereditarias. Eso sí, ahí sí es posible predecir el riesgo de cáncer, pero no a título individual, a una persona determinada. Tú le puedes decir: en la población en general, con la mutación que usted tiene, hay un 40% de posibilidades. Pero luego cada persona es un mundo, cada paciente es distinto. Con lo cual, todavía la Inteligencia Artificial no está en disposición de decirle a una persona si va a tener cáncer o no, lo que hacemos es una estimación de riesgos. En lo que sí es muy objetiva la IA es en la cuantificación.

P.–¿Qué quiere decir?

R.–Por ejemplo, ¿realmente este tumor va a responder a este fármaco, sí o no? La Inteligencia Artificial sí que lo predice muy bien. Todavía no estamos en disposición de poder predecir si alguien va a tener cáncer, pero sí estamos, ahora mismo, listos para poder decirle al oncólogo que este tumor va a responder sí o sí a este tratamiento. Hacer la predicción de tratamiento y hacer una predicción también pronóstica. Estas herramientas de Inteligencia Artificial sí que dan un mejor pronóstico que con los criterios que antes teníamos.

P.–¿Cuándo se dio cuenta de que esta herramienta iba a ser revolucionaria?

R.–Ha sido un proceso en el que llevamos trabajando más de 20 años. De hecho, mi tesis doctoral la hice sobre estos temas de Inteligencia Artificial y fue en el año 95, con lo cual hace unos añitos... Hace 30 años no se hablaba de redes neuronales profundas, sino que se hablaba de sistemas expertos, redes neuronales de otro tipo. Había poca gente investigando en este área. Pero sí, yo trabajaba con un grupo de ingenieros en Ciudad Real y nos dimos cuenta de que por ahí iban los tiros. De que efectivamente la capacidad que tenía de predicción estas herramientas era muy buena.

P.–No tuvo que ser fácil...

R.–Hace 30 años era muy complicado desarrollar un algoritmo, un programa informático de este tipo porque no teníamos las redes neuronales profundas. El deep learning lo que ha permitido es simplificar todo este proceso. Ahora yo le doy a la herramienta un montón de imágenes y el sistema aprende automáticamente. Antes era mucho más complicado. Yo me pasaba días enteros con el ingeniero explicándome el resultado que yo esperaba y el ingeniero intentaba diseñar un programa. Era tedioso, pero funcionaba.

P.–Por tanto en el futuro la Inteligencia Artificial será una herramienta del día a día para todos los sanitarios...

R.–Ya verás como en cuestión de 5 o 10 años casi todo el mundo estará trabajando en los hospitales con Inteligencia Artificial y probablemente ni lo sepa, de lo sencillo que va a ser. Todo va a ser mucho más rápido. Lo que es incapaz la IA es adecuar toda esta información a cada paciente concreto. El médico es el que tiene que tomar la decisión si para este paciente determinado esta información que me está saliendo en la pantalla es la adecuada o no. Lo que hace la IA es recabar millones de datos de millones de pacientes y ofrecerte una estadística. Pero es el médico el que al final tiene que adaptar esa información a cada caso.

P.–Aquí en Jerez ya se trabaja con IA, pero ¿es algo ya común en todos los hospitales andaluces?

R.–No, todavía estamos en fase de ‘pilotaje’, pero prácticamente empiezan a salir algunas herramientas que ya tienen la aprobación por la Unión Europea, en las que se han hecho ya estudios de validación clínica. En Andalucía, por ejemplo, lo están utilizando en Granada, en Jaén, y nosotros aquí en Jerez. Pero me gustaría insistir en que no somos un laboratorio, somos médicos que integran información de laboratorio con información de imagen.