El cáncer de ovario, aunque es poco común, es extremadamente peligroso y tiene un limitado financiamiento en investigación, según Audra Moran de la Ovarian Cancer Research Alliance (Ocra). Detectar temprano el cáncer es crucial, especialmente porque suele comenzar en las trompas de Falopio, lo que facilita su propagación antes del diagnóstico. Nuevas pruebas de sangre basadas en inteligencia artificial (IA) están emergiendo, prometiendo identificar signos tempranos del cáncer de ovario antes de que aparezcan los síntomas.

Innovación con Nanotubos y IA

El equipo del Dr. Daniel Heller del Cancer Center Memorial Sloan Kettering en Nueva York está desarrollando tecnología de pruebas mediante nanotubos de carbono, que son sorprendentemente pequeños. Estos nanotubos pueden emitir luz fluorescente a diferentes longitudes de onda, dependiendo de las sustancias a las que se adhieran en la muestra de sangre. Sin embargo, interpretar las señales producidas por los nanotubos es un reto que sólo la IA puede resolver. Al comparar patrones de moléculas en las muestras, la IA puede distinguir entre muestras cancerosas y no cancerosas, superando a los mejores biomarcadores actuales.

Desafíos y Esperanzas de la IA en la Medicina

Uno de los mayores desafíos en la investigación del cáncer de ovario es su rareza, que limita la disponibilidad de datos para entrenar algoritmos de IA. Dr. Heller ha logrado avances significativos incluso con datos limitados, comparándolo con un «pase de Hail Mary». Se están realizando más estudios y recopilando más datos para mejorar aún más la precisión del sistema, con la esperanza de que en el futuro la IA ayude en la detección de enfermedades ginecológicas, orientando a los médicos en diagnósticos precisos.

IA Rápida para Infecciones Potencialmente Mortales

La IA no solo está revolucionando la detección del cáncer. Empresas como Karius en California utilizan IA para acelerar pruebas de sangre en otros contextos médicos, como identificar infecciones pulmonares rápidamente. Alec Ford, CEO de Karius, destaca cómo la IA permite identificar la causa exacta de la neumonía y seleccionar el tratamiento adecuado, ahorrando tiempo y costos significativos en comparación con los métodos tradicionales.

Futuro de la IA y el Compartir Datos

A pesar de los avances, aún hay obstáculos, particularmente en torno a la disponibilidad de datos compartidos. Audra Moran de Ocra menciona la falta de mecanismos para compartir datos entre hospitales. Ocra está trabajando en crear un registro de pacientes a gran escala que permita entrenar algoritmos con información más detallada. Aunque estamos en la fase inicial del uso de la IA en medicina, el potencial es prometedor para diagnósticos más precisos y rápidos en el futuro.