¡°En cien a?os, escogeremos mejor salud por encima de privacidad¡±

Desde finales de los noventa, las m¨¢quinas pueden analizar im¨¢genes m¨¦dicas para detectar tumores y lesiones. De hecho, algunas empiezan a superar a los humanos en tareas espec¨ªficas, como el diagn¨®stico de c¨¢ncer de mama a partir de radiograf¨ªas. Pero la detecci¨®n autom¨¢tica de enfermedades es solo la primera frontera. Desde la Universidad de Stanford, el catedr¨¢tico de radiolog¨ªa Sandy Napel (1952, Nueva York) estudia c¨®mo exprimir al m¨¢ximo la informaci¨®n ¨²til de cada imagen m¨¦dica, utilizando una t¨¦cnica inform¨¢tica llamada radi¨®mica.

¡°La disciplina comenz¨® utilizando ordenadores para encontrar objetos est¨¢ndar en las im¨¢genes: n¨®dulos en el pulm¨®n, tumores cerebrales, aneurismas¡­ cosas que ver¨ªa un radi¨®logo¡±, cuenta Napel. ¡°La radi¨®mica profundiza m¨¢s: ?Nos puede ayudar el ordenador a conocer las implicaciones para el paciente?¡± Los algoritmos que escriben Napel y sus compa?eros analizan todos los p¨ªxeles contenidos en cada tomograf¨ªa y resonancia magn¨¦tica para extraer del conjunto visual ¡°un mont¨®n de n¨²meros¡± que contienen informaci¨®n oculta sobre el pron¨®stico del paciente.

La disciplina avanza hoy a zancadas gracias a la inteligencia artificial. Sin embargo, tambi¨¦n presenta importantes retos para la privacidad, ya que se nutre de enormes bases de datos de distintos pacientes. Desde sus or¨ªgenes, es una disciplina que destaca en el estudio y tratamiento del c¨¢ncer, pero ya se aplica al estudio de diversos ¨®rganos y enfermedades; de hecho, Napel est¨¢ en Espa?a para visitar el laboratorio de Karim Lekadir en la Universidad de Barcelona, donde utilizan la radi¨®mica para estudiar el coraz¨®n y prevenir el infarto de miocardio. EL PA?S habla con el profesor de Stanford a su paso por el Hospital Cl¨ªnic, donde tambi¨¦n ha impartido una charla a sanitarios e investigadores.

Pregunta. ?La radi¨®mica permite personalizar el tratamiento de cada paciente, o su objetivo es recabar muchos datos para mejorar la investigaci¨®n cient¨ªfica y la pr¨¢ctica cl¨ªnica?

El objetivo no es necesariamente sustituir al an¨¢lisis, sino saber cu¨¢ndo puede ser apropiado

Respuesta. Las dos cosas. En el fondo queremos la mejor informaci¨®n posible para tratar a cada paciente. Esto se consigue mediante un c¨ªrculo de retroalimentaci¨®n: la informaci¨®n obtenida de cada esc¨¢ner se exporta a bases de datos que luego los m¨¦dicos pueden consultar para tener m¨¢s certeza en el caso de un paciente particular. En ¨²ltima instancia, nos gustar¨ªa poder extender los beneficios del an¨¢lisis asistido por ordenador a cualquier persona de la Tierra, independientemente de d¨®nde venga y de qu¨¦ tipo de esc¨¢neres tenga su hospital o su pa¨ªs.

P. Con solo analizar un esc¨¢ner, ?un programa puede averiguar qu¨¦ genes se expresan en el tejido fotografiado?

R. S¨ª, pero para hacer eso, hay que partir de una base de datos que contenga im¨¢genes de tejidos y su correspondiente informaci¨®n gen¨®mica. Es decir, si tengo tomograf¨ªas de mil pacientes, y a todos ellos se los extirp¨® un tumor y todos los tumores se enviaron al laboratorio para hacer un an¨¢lisis gen¨®mico, tengo una base de datos con muchas im¨¢genes y su informaci¨®n molecular correspondiente. Entonces podemos buscar en esos datos correlaciones entre la informaci¨®n visual y la expresi¨®n g¨¦nica. Ahora, a?os m¨¢s tarde, llega un paciente nuevo al hospital. No le hemos quitado el tumor, no conocemos su expresi¨®n g¨¦nica. Pero sabemos qu¨¦ aspecto tiene ese tumor en las im¨¢genes m¨¦dicas y podemos decir: ¡°todas las dem¨¢s im¨¢genes con el mismo aspecto ten¨ªan este patr¨®n concreto de expresi¨®n g¨¦nica¡±.

P. ?Es lo suficientemente fiable como para sustituir a pruebas invasivas, como biopsias?

Las m¨¢quinas tienen que ganarse nuestra confianza, d¨¢ndonos al menos alguna indicaci¨®n de las partes de la imagen que emplean para sacar sus conclusiones

R. Todav¨ªa no, pero desde luego que lo ser¨¢ en el futuro. Aunque no sustituya por completo un an¨¢lisis, puede obviar la necesidad de hacerlo, por ejemplo en situaciones en las que puede ser peligroso. Por ejemplo, es relativamente f¨¢cil tomar una biopsia de un tumor de pecho, pero no de un tumor cerebral. En el segundo caso, estar¨ªa bien saber cu¨¢les son de mayor riesgo. Si tenemos im¨¢genes de un tumor cerebral y la radi¨®mica nos dice con 99% de seguridad que no es maligno, diremos: ¡°vuelve en seis meses y miraremos otra vez¡±. Pero si la base de datos de radi¨®mica nos hace sospechar que este tumor tiene componentes gen¨¦ticos que conducen a la met¨¢stasis, probablemente decidiremos correr el riesgo de hacer la biopsia, ?no? El objetivo no es necesariamente sustituir al an¨¢lisis, sino saber cu¨¢ndo puede ser apropiado.

P. ?Qu¨¦ papel tiene la inteligencia artificial en el an¨¢lisis de im¨¢genes m¨¦dicas?

R. La particularidad de las t¨¦cnicas de inteligencia artificial en radi¨®mica es que no requieren definir con antelaci¨®n las caracter¨ªsticas de una imagen que un humano buscar¨ªa. Por ejemplo, en una resonancia magn¨¦tica del coraz¨®n, un radi¨®logo entrenado o un cardi¨®logo pueden andar pendientes de encontrar una regi¨®n oscura en el miocardio, porque les dice algo relevante sobre la condici¨®n del paciente. Si quisiera hacer ese an¨¢lisis con radi¨®mica, podr¨ªa programar el software para analizar el valor de los p¨ªxeles grises en una regi¨®n; b¨¢sicamente le decimos al ordenador en qu¨¦ fijarse. Pero con inteligencia artificial, o machine learning, dejamos que el propio ordenador averig¨¹e cu¨¢les son las caracter¨ªsticas m¨¢s relevantes de la imagen.

P. ?Se descubren as¨ª lesiones o datos sobre la enfermedad que no ver¨ªa el ojo humano?

Existe la posibilidad de que se pueda identificar a un individuo a partir de datos supuestamente anonimizados

R. S¨ª, pero tenga en cuenta que hay elementos que no se ven en algunos esc¨¢neres pero en otros s¨ª, y tambi¨¦n hay variedad de rendimiento entre distintos radi¨®logos. Una de las ventajas es que ayuda a los radi¨®logos a no saltarse interpretaciones posibles acerca de lo que est¨¢n viendo. Aunque sea el radi¨®logo quien encuentra un tumor, el programa inform¨¢tico que analiza la imagen puede guiar al doctor para identificar qu¨¦ tipo de tumor es y qu¨¦ tipo de seguimiento precisa.

P. Pero un m¨¦dico no puede saber en qu¨¦ basa su recomendaci¨®n la inteligencia artificial.

R. Bueno, es cierto, pero hay que considerar la evoluci¨®n de la tecnolog¨ªa. Cuando se inserta un term¨®metro en la boca y le dice su temperatura corporal, ?piensa en c¨®mo funciona? No, conf¨ªa en que se ha fabricado con ciertos est¨¢ndares y que le est¨¢ diciendo si tiene o no fiebre. No necesita saber c¨®mo funciona. Quiz¨¢s dentro de cien a?os tendremos la suerte de ver un futuro en el que tambi¨¦n confiamos plenamente en esta tecnolog¨ªa, porque funcionar¨¢ siempre.

P. No es el caso, hoy en d¨ªa.

R. Los inform¨¢ticos est¨¢n desarrollando formas de mostrar al radi¨®logo, al menos hasta cierto punto, qu¨¦ partes de la imagen han sido ¨²tiles para la inteligencia artificial a la hora de sacar sus conclusiones. Si un sistema de inteligencia artificial dice, a partir de una imagen por TAC, que hay un c¨¢ncer de pulm¨®n, se est¨¢n escribiendo programas que obliguen a la inteligencia artificial a mostrar visualmente d¨®nde se ha fijado concretamente, por ejemplo con una capa de rojo sobre las im¨¢genes. Si el radi¨®logo ha detectado un tumor, pero el programa no se lo marca en rojo, puede decidir: ¡°no conf¨ªo en este programa¡±. Estamos en esa fase de la historia en la que tenemos que aprender a confiar y las m¨¢quinas tienen que ganarse nuestra confianza, d¨¢ndonos al menos alguna indicaci¨®n de las partes de la imagen que emplean para sacar sus conclusiones.

P. ?C¨®mo est¨¢n afrontando los hospitales y los centros de investigaci¨®n el reto de garantizar la privacidad de estos pacientes cuyas im¨¢genes m¨¦dicas entrenan los algoritmos?

R. Es cierto que hay una cuesti¨®n de privacidad, pero los investigadores est¨¢n impulsando formas de trabajar en esto. Por ejemplo, existe una base de datos internacional para la investigaci¨®n, el UK Biobank, que re¨²ne datos de unos 500.000 pacientes, provenientes de muchos sitios donde han prestado atenci¨®n a esas cuestiones de privacidad. Por otra parte, y no s¨¦ si esto es positivo o negativo, muchas empresas se han dado cuenta del valor de los datos: para entrenar sus programas de machine learning, van llamando a las puertas tratando de comprar datos de quien se los venda. Los hospitales han descubierto que es una fuente de ingresos, pero tienen que respetar la privacidad de sus pacientes. Hay una tensi¨®n que se est¨¢ resolviendo poco a poco, y las bases de datos est¨¢n creciendo.

P. Entonces, hoy en d¨ªa, ?un investigador solo puede entrenar su algoritmo de radi¨®mica si trabaja en una instituci¨®n u hospital que cuenta con una buena base de datos?

R. No solo una: necesita muchas bases de datos. Incluso dentro de la propia instituci¨®n, hay mucho celo con la privacidad. Normalmente, las im¨¢genes m¨¦dicas de los pacientes est¨¢n en servidores protegidos por un firewall. Si yo quiero utilizar esa base de datos para entrenar mi programa o procesar las im¨¢genes en mi laboratorio, tengo que sacarla del servidor y ponerla en mi ordenador, que no es tan seguro. Por eso, ahora las instituciones est¨¢n exigiendo que llevemos el software y lo pongamos en su ordenador central, protegido por el firewall, que hagamos el an¨¢lisis all¨ª sin que los datos salgan de ese espacio.

P. ?Anonimizar los datos de los pacientes no es suficiente para garantizar su privacidad?

R. No del todo, porque existe la posibilidad de que se pueda identificar a un individuo a partir de datos supuestamente anonimizados. Una an¨¦cdota: se liber¨® una base de datos de radiograf¨ªas tor¨¢cicas, y tuvieron que retirarla porque en una imagen se ve¨ªa el collar con el nombre de un paciente. Los metadatos de la imagen no le podr¨ªan decir qui¨¦n era esa persona, pero la propia fotograf¨ªa, s¨ª. Tambi¨¦n hay lesiones ¨²nicas y enfermedades raras que pueden delatar a una persona.

P. ?Se han convertido los datos en una moneda de cambio?

R. S¨ª, hay un trueque. Aunque la privacidad no es algo para ceder a la ligera, creo que, en cien a?os, escogeremos mejor salud y mejores cuidados m¨¦dicos por encima de la privacidad. Si llevas un m¨®vil, ya hay alguien que sabe todos los sitios en los que has estado con ¨¦l. Y aunque yo no discutir¨¦ que un paciente quiera que sus datos sean privados, dudar¨ªa de si realmente lo son, solo por que se lo hayan dicho.