Investigadores han desarrollado CytoDiffusion, una innovadora herramienta de IA que analiza células sanguíneas con una precisión sin precedentes, superando a los expertos humanos en la identificación de anomalías. Esta innovación supone un avance significativo en el diagnóstico de enfermedades como la leucemia, ofreciendo la esperanza de evaluaciones médicas más fiables y eficientes.
Una nueva herramienta de inteligencia artificial llamada CytoDiffusion está destinada a transformar el panorama diagnóstico de los trastornos sanguíneos, superando las capacidades humanas en la identificación de anomalías con una precisión excepcional.
Desarrollada por investigadores de la Universidad de Cambridge, el University College London (UCL) y la Queen Mary University of London, CytoDiffusion utiliza tecnología de IA generativa —similar a la que se emplea en generadores de imágenes como DALL-E— para analizar meticulosamente la forma y la estructura de las células sanguíneas. Sus hallazgos son publicado en la revista Nature Machine Intelligence.
Detectar diferencias sutiles en el tamaño, la forma y la apariencia de las células sanguíneas es fundamental para diagnosticar muchos trastornos sanguíneos. Sin embargo, esta tarea requiere años de formación y, aun así, distintos médicos pueden discrepar en casos complejos.
Los frotis sanguíneos constan de miles de células, lo que hace que un análisis humano completo resulte impráctico.
«Es imposible que un ser humano examine todas las células de un frotis», afirmó en un comunicado de prensa Simon Deltadahl, primer autor del estudio y estudiante de doctorado en el Departamento de Matemáticas Aplicadas y Física Teórica de Cambridge. «Nuestro modelo puede automatizar ese proceso, priorizar los casos rutinarios y resaltar cualquier anomalía para su revisión por un experto».
Esta innovación resuelve un importante cuello de botella en hematología.
«El reto clínico al que me enfrentaba como médico residente de hematología era que, tras una jornada laboral, tenía que analizar una gran cantidad de frotis sanguíneos», añadió Suthesh Sivapalaratnam, coautor principal del estudio y profesor titular de la Facultad de Medicina de la Universidad Queen Mary de Londres. «Mientras los analizaba hasta altas horas de la noche, me convencí de que la IA haría un mejor trabajo que yo».
El desarrollo de CytoDiffusion implicó el entrenamiento de la IA con más de medio millón de imágenes de frotis sanguíneos del Hospital Addenbrooke's de Cambridge, conformando el mayor conjunto de datos de su tipo. Este extenso conjunto de datos permitió a la IA reconocer no solo los tipos de células sanguíneas comunes, sino también células raras e inusuales indicativas de enfermedades.
Al centrarse en la distribución completa de las características celulares, CytoDiffusion demostró su robustez frente a las variaciones en el equipo hospitalario, los microscopios y los métodos de tinción. Como resultado, exhibió una mayor sensibilidad en la detección de células anormales asociadas con la leucemia, superando a los sistemas existentes incluso con menos ejemplos de entrenamiento.
«Cuando pusimos a prueba su precisión, el sistema resultó ser ligeramente mejor que los humanos», añadió Deltadahl. «Pero donde realmente destacó fue en su capacidad para detectar la incertidumbre. Nuestro modelo jamás afirmaría algo con certeza para luego equivocarse, algo que los humanos a veces hacemos».
La IA también destacó en la generación de imágenes sintéticas de células sanguíneas indistinguibles de las reales. En una prueba de Turing con 10 hematólogos expertos, estos no pudieron diferenciar eficazmente entre las imágenes reales y las generadas por la IA.
“Eso me sorprendió mucho”, añadió Deltadahl. “Son personas que se pasan el día mirando células sanguíneas, ¡y ni siquiera ellos pudieron darse cuenta!”.
Los investigadores planean publicar el mayor conjunto de datos disponibles públicamente del mundo de imágenes de frotis de sangre periférica, mejorando la investigación global y democratizando el acceso a datos médicos de alta calidad.
“Al hacer abierto este recurso, esperamos capacitar a investigadores de todo el mundo para que desarrollen y prueben nuevos modelos de IA, democratizar el acceso a datos médicos de alta calidad y, en última instancia, contribuir a una mejor atención al paciente”, agregó Deltadahl.
Aunque prometedora, CytoDiffusion está diseñada para complementar, no para reemplazar, a los clínicos capacitados. Agilizará la revisión de casos rutinarios y detectará anomalías para un análisis más detallado por parte de especialistas.
“El verdadero valor de la IA en la atención médica no radica en aproximarse a la experiencia humana a un menor costo, sino en permitir un mayor poder diagnóstico, pronóstico y prescriptivo que el que pueden lograr los expertos o los modelos estadísticos simples”, agregó el coautor principal Parashkev Nachev, profesor de neurología de la UCL.
El equipo destaca la necesidad de seguir trabajando para mejorar la velocidad del sistema y validar su eficacia en diversas poblaciones de pacientes para garantizar la equidad y la precisión.
Fuente: Universidad de Cambridge