Predecir riesgo de cáncer de mama con aprendizaje profundo

Hola! como andan? Por acá todo bien. Estamos en la semana número 20 de este 2019 y hoy quiero hablar de las investigaciones y avances que se están haciendo en medicina, especialmente en el diagnostico por imagenes y particularmente en lo relacionado al cáncer de mama. Que es una de las enfermedades oncológicas más frecuentes y al menos acá en Argentina se detectan casi 20 mil casos por año.

Pero además hace un rato se dió a conocer una noticia que me pareció genial y no quería dejarla pasar así que se coló a último momento y la voy a contar también al final del episodio.

Y bueno como siempre avisarles que se pueden suscribir en Spotify o Ivoox para enterarse automáticamente cada vez que publico un nuevo episodio así no tienen que estar revisando cuando sale uno nuevo y no se pierden ninguno.

Un modelo de Deep Learning para predecir el cáncer de mama

Y bien, ahora volviendo al tema del cáncer de mama, hoy en día lo que se aplica son mecanismos de control que detectan cuando una persona está enferma para así indicarle un tratamiento. Y de lo que hoy les quiero hablar es de un paper que se publicó hace unos días de un modelo de deep learning también conocido como aprendizaje profundo, cuyo objetivo es predecir si una persona va a tener riesgo de padecer cáncer de mama en el futuro.

Este es un tema que me tocó vivir de cerca en mi familia así que les cuento mas o menos como funciona el sistema de detección actual, por lo menos el que yo conozco que se usa acá en Argentina.

Las mujeres a partir de los 40 años deben realizarse una mamografía cada año. Que es una especie de radiografía que los médicos usan para detectar la enfermedad.

Bien, hasta acá todo normal, pero ahora si lo pensamos desde el punto de vista de los datos, piensen en la tremenda base de datos que se puede armar! Tenemos que cada mujer de más de 40 años se hace esa mamografía cada año. Boom!

De eso se trata el paper del que les voy a hablar.

Equipo de MIT presenta IA que predice el cáncer a partir de una mamografía

Un equipo del Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) en conjunto con el Hospital General de Massachusetts (MGH) crearon un modelo de deep learning que entrenaron con mamografías etiquetadas ya con resultados conocidos de más de 60.000 pacientes del hospital.

Lo que el modelo aprendió fue a detectar patrones en los tejidos que sean precursores de la enfermedad. Y con esto, a partir de una mamografía predecir si es probable que un paciente desarrolle la enfermedad en un futuro.

Este tipo de enfoque es claramente a lo que se debería llegar, esperemos que lo más pronto posible. Donde se cambia radicalmente la forma de abordar el tema y pasamos de detectar una enfermedad que ya está presente a predecir si una persona puede tener un alto grado de riesgo en el futuro.

En el primer caso se realiza el mismo procedimiento para toda la población, y además en el caso de detectarse enfermedad en algún momento ya se está corriendo riesgo de vida y también implica para el paciente someterse a unos tratamientos re invasivos.

Cambio de paradigma en la detección del cáncer gracias a la Inteligencia Artificial

En cambio con un modelo de predicción, los médicos ya pueden a partir de una primer mamografía pasarla por el modelo de deep learning y obtener una predicción de porcentaje de riesgo en el futuro y si ese porcentaje es alto, ofrecer controles y tratamientos específicos para esa persona.

Según pude investigar los enfoques existentes hoy se basan en la edad, los antecedentes familiares y la raza étnica entre otros como factores para determinar el riesgo. Y aplicando este enfoque sobre la muestra de los 60.000 pacientes, se pudo colocar al 18% de los que finalmente tuvieron cáncer en la categoría de alto riesgo.

En cambio con el modelo de inteligencia artificial sobre un dataset de 90.000 mamografías de esos mismos 60.000 pacientes se pudo asignar a la categoría de alto riesgo al 31%, o sea casi el doble!

Por lo que dicen en en paper, el modelo aprendió a detectar patrones que son demasiado sutiles y complejos como para que el ojo humano los detecte.

Un dato curioso que decía en el paper es que las mujeres afroamericanas son un 43% más propensas a la muerte por esta enfermedad, y que muchos de los enfoques de detección temprana que hoy se usan fueron diseñados basados en poblaciones de mujeres blancas. Lo cual hace que sean mucho menos precisos cuando se aplican a otras razas.

En cambio el modelo de inteligencia artificial fue igual de preciso para todas las etnias. Lo cual hace que además de ser más preciso sea más equitativo! Y eso lo hace que sea mejor aún!

Y bueno además de esto los investigadores dicen que van a probar de aplicar este modelos a otras enfermedades. Así que esperemos a ver si presentan algún resultado próximamente.

Y bien hasta acá llegamos con este tema, espero que les haya parecido interesante. La verdad que la medicina es un gran campo para la inteligencia artificial, y esperemos que se siga investigando y avanzando porque va a traer grandes avances para la humanidad.

Y ahora si vamos con el Extra Ball! Una noticia que cayó justo cuando estaba armando este episodio y es que el equipo de Inteligencia Artificial de Google presentó un nuevo modelo de traducción en tiempo real que es realmente espectacular!

O sea, funciona escuchando a una persona y haciendo una traducción de lo que dice en tiempo real pero además de traducir el idioma lo que hace es imitar el tono de voz de la persona y hasta la entonación!

Escuchen, acá les muestro un ejemplo de castellano a inglés.

Para este nuevo sistema se cambia totalmente el paradigma que se venía aplicando hasta el momento en este tipo de situaciones que era hacer un reconocimiento de voz, pasarla a texto, traducir ese texto al idioma de destino y después sintetizar ese texto traducido para generar la voz de salida.

Este nuevo modelo llamado translatotron hace la traducción directa de voz a voz haciendo que sea mucho más rápido y además maneja mejor las palabras que no necesitan ser traducidas como por ejemplo los nombres propios.

Esto por ahora es un sistema experimental pero bueno ya me imagino un futuro cercano donde te pongas unos airpods y puedas mirar cualquier video en cualquier idioma o incluso hasta hablar con otra persona que hable en chino por ejemplo y poder comunicarte sin problemas.

La verdad que esto tiene un futuro genial.

Y bueno hasta acá llegamos con el programa de hoy, gracias por quedarse hasta el final! y a todos los que me contactan y me dejan mensajes en iVoox porque son los que me cargan las pilas para seguir haciendo este podcast.

Y si queres ayudar a que este podcast sea descubierto por mas personas podes compartirlo en las redes sociales o dejar una reseña de 5 estrellas en iTunes o un comentario o un me gusta en Ivoox donde yo respondo personalmente a cada uno de los comentarios.

Y nos escuchamos en el próximo episodio donde seguiremos hablando de este hermoso mundo de la inteligencia artificial.

Dejar recomendación en iTunes

Comentarios

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *