Más mujeres en la India mueren de cáncer de cuello uterino que en cualquier otro país. Esta enfermedad prevenible mata a unas 67 000 mujeres en la India cada año, más del 25 % de las 260 000 muertes en todo el mundo.
La detección eficaz y la detección temprana pueden ayudar a reducir su incidencia, pero parte del desafío, y hay varias partes, hoy en día es que el proceso de prueba para detectar la aparición de la enfermedad requiere un tiempo insoportable.
Esto se debe a que, para empezar, la metodología existente que utilizan los citopatólogos requiere mucho tiempo, pero también porque hay muy pocos de ellos en el país. ¿Podría la IA acelerar esto?
En SRL Diagnostics, la cadena más grande que ofrece servicios de diagnóstico en patología y radiología en la India, estamos viendo esto desde el principio. El año pasado, Microsoft se asoció con SRL Diagnostics para crear conjuntamente una red de inteligencia artificial para patología a fin de aliviar la carga de los citopatólogos e histopatólogos.
SRL Diagnostics recibe más de 100.000 muestras de Papanicolaou cada año. Alrededor del 98 % de estas muestras suelen ser normales y solo el 2 % restante requiere intervención. “Estábamos buscando formas de garantizar que nuestros citopatólogos pudieran encontrar ese 2 % de muestras anormales más rápido”, explicó el Dr. Arnab Roy, líder técnico para nuevas iniciativas y gestión del conocimiento en SRL Diagnostics.
Los citopatólogos de SRL Diagnostics estudiaron versiones escaneadas digitalmente de portaobjetos de imágenes de portaobjetos completos (WSI), cada uno con unas 300-400 células, manualmente y marcaron sus observaciones, que se usaron como datos de entrenamiento para la API de detección de imágenes de cáncer de cuello uterino.
Una versión escaneada digitalmente de una diapositiva de imágenes de diapositivas completas (WSI), que se utiliza para entrenar el modelo de IA
Luego estaba el desafío de la subjetividad. “Diferentes citopatólogos examinan diferentes elementos en un frotis de una manera única, incluso si el diagnóstico general es el mismo. Este es el elemento de subjetividad en todo el proceso, que muchas veces está ligado a la experiencia del experto”, revela el Dr. Roy.
Manish Gupta, investigador principal de aplicaciones en Microsoft Azure Global Engineering, que trabajó en estrecha colaboración con el equipo de SRL Diagnostics, dijo que la idea era crear un algoritmo de inteligencia artificial que pudiera identificar las áreas que todos estaban observando y “crear un consenso sobre las áreas evaluadas. ”
Los citopatólogos de múltiples laboratorios y ubicaciones anotaron miles de imágenes de mosaicos de frotis cervical. Crearon notas discordantes y concordantes en cada imagen de muestra.
“Las imágenes para las que se encontró que las anotaciones eran discordantes, es decir, si tres miembros del equipo las veían de manera diferente, se enviaron a citopatólogos senior para su análisis final”, escribió Microsoft en una publicación de blog.
Esta semana, los dos reveló que su colaboración ha comenzado a dar resultados. SRL Diagnostics ha iniciado una vista previa interna para usar la API de detección de imágenes de cáncer de cuello uterino. La API de detección de imágenes de cáncer de cuello uterino, que se ejecuta en Azure de Microsoft, puede analizar rápidamente imágenes de portaobjetos de citología en base líquida para detectar cáncer de cuello uterino en las primeras etapas y brindar información a los patólogos en los laboratorios, dijeron los dos.
El modelo de IA ahora puede diferenciar con precisión entre frotis normales y anormales y actualmente se encuentra bajo validación en laboratorios por un período de tres a seis meses. También puede clasificar frotis de frotis en función de los siete subtipos de la escala citopatológica cervical, escribieron los dos en una publicación de blog.
Durante el período de vista previa interna, el ejercicio utilizará más de medio millón de imágenes de mosaicos digitales anónimos. Luego de la validación interna, la API se previsualizará en flujos de trabajo de diagnóstico de cáncer de cuello uterino externos, incluidos hospitales y otros centros de diagnóstico.
“Los citopatólogos ahora tienen que revisar menos áreas, 20 a partir de ahora, en una imagen de citología basada en líquido de un portaobjetos completo y validar los casos positivos, lo que aporta una mayor eficiencia y acelera el proceso de detección inicial”, escribió Microsoft.
“La API tiene el potencial de aumentar la productividad de una sección de citopatología unas cuatro veces. En un escenario futuro de preparación automatizada de portaobjetos con la asistencia de IA, los citopatólogos pueden hacer un trabajo en dos horas, ¡lo que antes les llevaría unas ocho horas!”. dijo el Dr. Roy.
El consorcio SRL Diagnostics-Microsoft dijo que tienen la esperanza de que sus API puedan encontrar aplicación en otros campos de la patología, como el diagnóstico de patologías renales y en cáncer oral, pancreático e hepático. El consorcio también tiene como objetivo ampliar su alcance con alianzas con actores privados y gobiernos y expandir el alcance del modelo incluso en geografías remotas donde la disponibilidad de histopatólogos es un desafío.
El anuncio de esta semana es el último ejemplo del trabajo de investigación en curso de Microsoft en India. La segunda nación más poblada del mundo se ha convertido en un banco de pruebas para que muchas empresas de tecnología estadounidenses construyan nuevos productos y servicios que resuelvan los desafíos locales mientras buscan a sus próximos mil millones de usuarios en todo el mundo.
La semana pasada, Microsoft anunció que su proyecto de IA estaba ayudando a mejorar la forma en que se realizan las pruebas de manejo en India. La empresa ha presentado una veintena de herramientas para el mercado indio en los últimos dos años. Microsoft ha desarrollado previamente herramientas para ayudar a los agricultores en la India aumentar el rendimiento de sus cultivos y trabajó con hospitales para prevenir la ceguera evitable. El año pasado, la empresa se asoció con los hospitales Apollo para crear una API impulsada por IA personalizada para predecir el riesgo de enfermedades cardíacas en la India.
También el año pasado, la compañía también trabajó con la leyenda del cricket Anil Kumble para desarrollar un dispositivo de rastreo que ayude a los jóvenes. analizar su rendimiento de bateo. Microsoft también ha vinculado con la compañía de seguros ICICI Lombard para ayudarlo a procesar las reclamaciones de reparación de los clientes y renovar las pólizas vencidas utilizando un sistema de IA.
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