Preguntas y respuestas: uso de IA para ampliar el acceso a la detección del cáncer de mama

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Aunque el tratamiento del cáncer de mama puede ser muy eficaz, las mujeres de todo el mundo se enfrentan a resultados drásticamente diferentes según el lugar donde vivan.

Según una investigación recopilada por el Según la Organización Mundial de la Salud, la supervivencia durante al menos cinco años después del diagnóstico varía de más del 90 % en los países de ingresos altos a solo el 66 % en la India y el 40 % en Sudáfrica.

Geetha Manjunath, fundadora y directora ejecutiva de Niramai Health Analytix, con sede en Bengaluru, India, se propuso mejorar el acceso a las pruebas de detección cuando un acquainted cercano murió de cáncer de mama a los 40 años poco después de recibir un diagnóstico. La empresa participó recientemente en el acelerador de impacto M2D2 en la Universidad de Massachusetts Lowell y recibió la aprobación 510(okay) de la FDA a principios de este año.

Manjunath se sentó con MobiHealthNoticias para discutir cómo funciona el sistema de detección habilitado por inteligencia synthetic de Niramai, la importancia de la explicabilidad cuando se usa IA en el cuidado de la salud y qué sigue para la empresa.

MobiHealthNoticias: ¿Puede contarme un poco sobre cómo funciona el sistema Thermalytix para la detección del cáncer de mama?

Gita Manjunath: Voy a poner un poco de contexto. Si observa las tasas de mortalidad en diferentes países, existe una gran variación en la cantidad de personas que sobreviven al cáncer de mama. Para detener estas muertes, necesitamos exámenes regulares, pero eso no es factible hoy. Uno, por las limitaciones económicas. Una iniciativa tan grande suele estar restringida a mujeres de alrededor de 45 años o más, porque hay una relación con la edad. Además, la mamografía, que es el estándar para la detección del cáncer de mama, no funciona tan bien en mujeres jóvenes menores de 45 años, porque tienen lo que se denomina senos densos. De hecho, en casi el 50% de las mujeres mayores de 40 años hay un problema de densidad nuevamente.

En países como India, China, Filipinas, la asequibilidad de la máquina en sí es un gran problema para el gobierno, así como para los pequeños centros de diagnóstico o los hospitales privados. Entonces, con todo esto, lo que Niramai ha desarrollado es un método asequible y accesible para detectar el cáncer de mama en mujeres de todos los grupos de edad y todas las densidades mamarias. Además, la máquina es realmente muy portátil. Puedes hacer la prueba en el hospital. También puede sacarlo para hacer la prueba en áreas remotas, pueblos rurales y oficinas corporativas. También tenemos una prueba de detección de cáncer de mama en el hogar.

La señora entra en una pequeña habitación, como una pequeña cabina. Ella entra, cierra la puerta y luego se quita la ropa frente a este dispositivo. No hay nadie dentro, es como un vestuario. Nadie la ve ni la toca durante la prueba, a diferencia de la experiencia de hacer una mamografía, por ejemplo.

Utiliza una técnica de imagen llamada termografía, que puede ser controvertido. Tradicionalmente, la termografía se ha utilizado para la detección de anomalías. Sin embargo, nunca ha sido lo suficientemente preciso para ser utilizado o recomendado en hospitales, porque estamos midiendo, digamos, 400.000 puntos de temperatura por persona. Es muy difícil para el ojo humano diferenciar entre diferentes tonos de amarillo, diferentes tonos de naranja, and so forth.

Hemos desarrollado nuestro software program inteligente habilitado con inteligencia synthetic, que analiza esta distribución de temperatura en el área del pecho y la convierte en un informe de cáncer. Eso se hace completamente automáticamente con puntuación que indica el nivel de anormalidad. Esa es nuestra principal propuesta de valor, algoritmos de IA para convertir la distribución de temperatura en un informe de cáncer.

NMH: Por lo tanto, el informe sobre el cáncer no cube que el 100 % tenga cáncer de mama. ¿La concept es que resalte posibles preocupaciones y obtenga más pruebas?

Manjunath: Absolutamente. Es una prueba de detección, lo que significa que de cada 100 mujeres evaluadas, identificamos a aquellas nueve o 10 mujeres que deben someterse a un estudio de diagnóstico de seguimiento, tal vez otra mamografía, una mamografía en 3D, una resonancia magnética de mama más sofisticada o una exploración de mama. ultrasonido.

NMH: La IA se está volviendo mucho más frecuente en el cuidado de la salud, especialmente para las imágenes. ¿Cómo equilibra las preocupaciones sobre la introducción de sesgos o la falta de comprensión de cómo la IA hace sus recomendaciones?

Manjunath: La IA es una máquina, y una máquina se comporta de la forma en que la entrenas. Así que la fase de entrenamiento es muy, muy importante. Qué tipo de muestras usa para el entrenamiento, asegurándose de que el conjunto de entrenamiento aborde múltiples aspectos anormales. Por ejemplo, en el cáncer de mama, observamos a las mujeres embarazadas, observamos a las personas que están menstruando, observamos a las personas que tenían fibroadenomas. Se deben incluir todas las diferentes categorías y subcategorías de anomalías potenciales. Definitivamente necesita trabajar con un experto médico para asegurarse de que su entrenamiento sea imparcial. Es realmente multidisciplinario, porque los expertos en el dominio y los expertos en tecnología tienen que unirse.

Y la parte de la explicabilidad también es muy importante. Entonces, por ejemplo, inicialmente, solo dijimos que miraría a un paciente y diría, cáncer o no cáncer. Pero el médico dijo: «¿Qué hago con esto? No puedo tomar ninguna medida con esto. Solo cube cáncer, pero ¿qué seno y qué pasó?» Así que ahora tenemos un informe en PDF de tres páginas que se genera automáticamente, que da puntajes para el seno izquierdo y el seno derecho. Hacemos marcas en el seno automáticamente, diciendo que aquí es donde desea verificar nuevamente.

NMH: Recientemente recibió la autorización 510(okay) de la FDA aquí en los EE. UU. ¿Cuáles son los próximos pasos para la empresa?

Manjunath: Recientemente recibimos la autorización de la FDA de los EE. UU., apenas estamos terminando el registro del dispositivo, aunque lo lanzamos en modo beta el mes pasado. Así que ya estoy buscando socios. Para empezar, trabajaremos con termógrafos, personas que ya utilizan imágenes térmicas. Nuestra autorización precise de la FDA es para usar esto como complemento de la mamografía, por lo que nos encantaría trabajar con estos centros de imágenes para proporcionar esta instalación también.

Paralelamente, estamos trabajando en el próximo dispositivo, que es un poco más sofisticado que nuestro dispositivo precise, para la aprobación de la FDA. Necesitamos un estudio clínico multicéntrico en los EE. UU., por lo que hemos identificado hospitales en Nueva Jersey y Arizona, y probablemente también en Florida.

Mientras tanto, hemos recibido una enorme respuesta de países de bajos y medianos ingresos debido a su asequibilidad y accesibilidad. Entonces, en países como Filipinas, los Emiratos Árabes Unidos, India, Indonesia, estamos trabajando con distribuidores en el mercado interno native para llevar la solución al mundo en desarrollo. Y también estamos autorizados para su uso en Europa.

Así que estoy muy emocionado. Traté de resolver un problema muy, muy native de intentar que las mujeres indias fueran detectadas con cáncer. Ahora hemos evaluado a 60 000 mujeres solo en la India, que es un número appreciable, dado que se trata de un nuevo dispositivo médico. Ya hemos lanzado en Kenia. Por lo tanto, estoy muy emocionada de tener la oportunidad de marcar una diferencia en la vida de las mujeres, con suerte, en todo el mundo.

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