Integración de datos multimodales Cómo la inteligencia artificial está revolucionando la atención del cáncer

La Revolución de la Inteligencia Artificial en la Atención del Cáncer Integración de Datos Multimodales

Recientemente leí este artículo (enlace) sobre la integración de datos multimodales para oncología con inteligencia artificial (IA). Los temas cubiertos me parecieron súper interesantes debido al nuevo potencial para predicciones precisas de resultados de pacientes, así como oportunidades para encontrar biomarcadores/relevancia en vías biológicas. Muy interesante. Vamos a sumergirnos en ello.

Datos Multimodales se refiere a diferentes tipos de fuentes de información (datos). El cáncer puede ser caracterizado por muchos tipos de modalidades, como la radiología (imágenes), la genómica (genes, ADN) y la histología (muestras de tejido). La IA actual opera principalmente con una sola modalidad, descuidando los contextos clínicos más amplios y las oportunidades, lo que en última instancia disminuye su efectividad y potencial. La integración de datos multimodales permite a los modelos descubrir patrones novedosos dentro y entre modalidades, lo que conduce a la exploración y el descubrimiento de nuevos biomarcadores, una mejor predicción de los resultados de los pacientes o del tratamiento, y una atención personalizada en general mejorada.

Fusión de Datos Multimodales es la integración de múltiples fuentes de datos. Hay tres tipos principales de fusión de datos: fusión temprana, fusión intermedia y fusión tardía. En esencia, cada término se refiere a la etapa del marco de aprendizaje profundo en la que ocurre la fusión de datos multimodales.

Predicción de Supervivencia, o la predicción de cuánto tiempo sobrevivirá un paciente, se realiza a menudo con el modelo de riesgos proporcionales de Cox (Cox-PH). Este modelo de regresión lineal multivariable requiere datos/características de entrada para sus predicciones. Sin embargo, ¡hoy en día hay tanta información médica! Ahora utilizamos inteligencia artificial (métodos de aprendizaje supervisado, débilmente supervisado y no supervisado) para extraer características de los datos y utilizarlas como datos de entrada en los modelos de Cox-PH. La integración de datos multimodales en la IA ha demostrado dar mejores resultados de predicción de supervivencia.

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Interpretabilidad/Introspección del Modelo es crucial para el desarrollo, implementación y validación de la IA. Si bien los modelos de IA tienen la capacidad de aprender representaciones de características abstractas, existe la preocupación de que los modelos utilicen atajos ineficaces y espurios en lugar de aprender aspectos clínicamente relevantes. Para aprender más, los científicos han ideado métodos para ver cómo piensa el modelo y por qué hace ciertas predicciones.

Los Métodos de Introspección a menudo varían según el tipo de dato. Con imágenes de histología, se suelen utilizar mapas de calor; en radiología, se suelen utilizar puntuaciones de atención; con datos moleculares, a menudo se utilizan métodos de gradiente integrado (calculan valores de atribución que indican cómo los cambios en entradas específicas afectan las salidas). Al adoptar un enfoque más holístico, se pueden implementar gráficos de atribución para determinar la contribución de cada modalidad hacia la predicción general del modelo. Los métodos introspectivos suelen ser métodos de activación de clase (CAM) que permiten determinar la importancia de las entradas del modelo (por ejemplo, píxeles) calculando cómo los cambios en las entradas afectan las salidas del modelo para cada clase de predicción.

Beneficios de la interconexión de datos multimodales. Los cambios malignos a menudo pueden observarse en diferentes escalas; por ejemplo, una mutación genética puede afectar el comportamiento de las células, lo cual a su vez remodela la morfología del tejido o el microambiente tumoral visible en las imágenes de histología.

• Los asociados morfológicos pueden servir como sustitutos rentables de biomarcadores para apoyar el cribado en entornos de ingresos bajos y medios.
• Los asociados pueden revelar nuevos objetivos terapéuticos.
• Las relaciones identificadas entre modalidades no invasivas (por ejemplo, radiológicas) y modalidades invasivas (por ejemplo, histológicas) permitirán predecir resultados a partir de procedimientos no invasivos.
• Los asociados entre los datos adquiridos (por ejemplo, registros médicos electrónicos) previos a procedimientos más exhaustivos permitirán una identificación más rápida y sencilla de posibles factores de riesgo predictivos.

Conclusiones. Mirando hacia el futuro, existen muchos obstáculos para el desarrollo de la inteligencia artificial con integración de datos multimodales para la atención del cáncer, como las implicaciones de equidad y sesgo de datos, la limitada interpretabilidad y más. Por otro lado, la IA tiene el potencial de transformar y mejorar significativamente la oncología. Muchas vías de la IA tienen el potencial de tener un gran impacto; ejemplos incluyen la predicción de resultados de pacientes (como el pronóstico, la supervivencia y la recurrencia), el diagnóstico eficiente, las capacidades de tratamiento óptimas y el descubrimiento y exploración de nuevos biomarcadores y vías biológicas. En general, este campo es extremadamente emocionante, y no puedo esperar para compartir más. ¡Y hay buenas noticias para los entusiastas del aprendizaje automático como yo! Puedes utilizar varios modelos de integración de datos multimodales a través de repositorios de GitHub como este de la Escuela Médica de Harvard.

Quizás en el futuro, la IA podrá gestionar de manera autónoma todo el proceso de atención médica…

A continuación, he enumerado algunos otros recursos que pueden ser de interés.

• Documento original sobre la integración de datos multimodales en IA
• Repositorio de GitHub del Laboratorio Mahmood
• Documento de fusión de datos

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