Los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático se siguen adoptando en una gama cada vez más amplia de aplicaciones de atención médica, como ayudar a los médicos con diagnósticos de imágenes médicas. Capaces de comprender rayos X y generar resonancias magnéticas rápidamente, a veces incluso capaces de detectar casos de COVID, estos sistemas también han demostrado ser efectivos para detectar signos tempranos de cáncer de mama que los radiólogos podrían pasar por alto de otra manera. Google e IBM, así como los centros médicos y los equipos de investigación universitarios de todo el mundo, han tratado de desarrollar tales algoritmos para detectar el cáncer.
Pueden detectar bultos preocupantes tan bien como los radiólogos y predecir la aparición futura de la enfermedad «significativamente» mejor que los humanos que los entrenaron. Sin embargo, muchos sistemas de imágenes de IA médica producen resultados notablemente menos precisos para las personas negras y morenas, a pesar de que WOC tiene un 43 por ciento más de probabilidades de morir de cáncer de mama en comparación con sus contrapartes blancas.
«Las mujeres afroamericanas continúan presentando cáncer de mama a edades más tempranas y, a menudo, en etapas posteriores», dijo Salewai Oseni, cirujano de mama del Hospital General de Massachusetts, en un comunicado de prensa reciente. «Esto, junto con la mayor incidencia de cáncer de mama triple negativo en este grupo, ha resultado en un aumento de la mortalidad por cáncer de mama».
Durante los últimos dos años, los investigadores del MIT CSAIL y la Clínica Abdul Latif Jameel para el Aprendizaje Automático en Salud han trabajado para desarrollar un nuevo sistema de aprendizaje profundo, capaz de predecir el riesgo de cáncer de un paciente aprovechando solo las mamografías de la persona, que al parecer funciona con la misma eficacia independientemente de raza o etnia.
Fuente: Andrew Tarantola | Engadget
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