Investigadores desarrollan herramienta de IA para la detección temprana del cáncer
Científicos han presentado un nuevo modelo de inteligencia artificial que mejora la detección temprana del cáncer de pulmón a partir de tomografías computarizadas. La herramienta, entrenada con miles de imágenes, logra una mayor precisión que los métodos tradicionales. Este avance podría aumentar significativamente las tasas de supervivencia de los pacientes.
En un estudio publicado el 28 de septiembre de 2025, investigadores de la Universidad de California, San Francisco (UCSF) introdujeron una herramienta de diagnóstico basada en IA diseñada para identificar el cáncer de pulmón en etapas tempranas utilizando tomografías computarizadas de baja dosis. El modelo, llamado LungAI, se desarrolló analizando más de 10.000 imágenes de TC anonimizadas de poblaciones de pacientes diversas, logrando una sensibilidad del 94% y una especificidad del 92% en la detección de nódulos indicativos de cáncer, superando las evaluaciones estándar de radiólogos en un 15% en pruebas preliminares.
El equipo de investigación, liderado por la Dra. Emily Chen, radióloga de UCSF, enfatizó el potencial de la herramienta para abordar las disparidades globales en el cribado del cáncer. 'La detección temprana es clave para mejorar los resultados, pero el acceso a radiólogos expertos es limitado en muchas áreas', declaró Chen en el resumen del estudio. 'LungAI podría democratizar el cribado de alta calidad, potencialmente salvando miles de vidas al año.' El conjunto de datos de entrenamiento incluyó escáneres de pacientes de 50 a 80 años, enfocándose en grupos de alto riesgo como fumadores y aquellos con exposiciones ocupacionales.
El contexto de fondo revela que el cáncer de pulmón sigue siendo la principal causa de muertes por cáncer en todo el mundo, con más de 2,2 millones de nuevos casos diagnosticados solo en 2024, según datos de la Organización Mundial de la Salud. Los métodos de detección tradicionales a menudo pasan por alto signos sutiles en etapas tempranas, lo que lleva a diagnósticos cuando la enfermedad está avanzada y es más difícil de tratar. LungAI utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para resaltar áreas sospechosas en los escáneres, proporcionando a los radiólogos una segunda opinión para reducir los falsos negativos.
El estudio, publicado en la revista Nature Medicine, involucró una colaboración con la empresa tecnológica DeepHealth Inc., que proporcionó los recursos computacionales. Las pruebas se llevaron a cabo en tres centros médicos de EE.UU., con resultados validados contra casos confirmados por biopsia. Aunque prometedor, los investigadores señalaron limitaciones, incluyendo la necesidad de conjuntos de datos más grandes e internacionales para asegurar la robustez del modelo a través de etnias.
Las implicaciones se extienden a la política de salud pública, ya que integrar tales herramientas de IA podría reducir los costos de atención médica al permitir intervenciones preventivas. Sin embargo, se destacaron preocupaciones éticas en torno a la privacidad de los datos y el sesgo de la IA, con el equipo abogando por algoritmos transparentes. No se anunció un cronograma de implementación generalizada, pero se planean programas piloto para 2026 en regiones desatendidas.
Este desarrollo se alinea con tendencias más amplias en IA médica, donde herramientas similares han mostrado éxito en la detección de cánceres de mama y de piel. Perspectivas equilibradas de expertos, incluyendo un comentario en la misma revista por el Dr. Raj Patel de Johns Hopkins, elogian las ganancias en precisión pero advierten que la IA debe complementar, no reemplazar, la experiencia humana: 'La tecnología acelera el diagnóstico, pero el juicio del médico sigue siendo irremplazable.'