Investigadores del MIT presentarán un nuevo sistema basado en Inteligencia Artificial que ayuda a reducir la dosis tóxica de quimioterapia y radioterapia para el glioblastoma, la forma más agresiva de cáncer cerebral.
Son técnicas de aprendizaje automático para tratar el glioblastoma, un tumor maligno que aparece en el cerebro o la médula espinal, con un pronóstico para los adultos de no más de cinco años tomando dosis máximas de medicamentos, dosis que causan efectos secundarios debilitantes en los pacientes.
La próxima semana, en la conferencia de Machine Learning for Healthcare de 2018, en la Universidad de Stanford, se presentará un modelo que podría hacer que los regímenes de dosificación sean menos tóxicos pero aún efectivos. El modelo analiza los regímenes de tratamiento actualmente en uso y ajusta las dosis de forma iterativa hasta encontrar un plan de tratamiento óptimo, con la potencia y la frecuencia más bajas posibles de dosis que aún deberían reducir el tamaño de los tumores en un grado comparable al de los regímenes tradicionales.
Se ha simulado con 50 pacientes y se consiguió reducir la potencia a una cuarta parte o la mitad de casi todas las dosis, manteniendo al mismo tiempo el mismo potencial de reducción del tumor.
La técnica se denomina aprendizaje reforzado (RL), un método inspirado en la psicología del comportamiento que completa «acciones» en un entorno impredecible y complejo para alcanzar un «resultado» deseado. Cada vez que completa una acción, el agente recibe una «recompensa» o «penalización», dependiendo de si la acción trabaja hacia el resultado. Luego, el agente ajusta sus acciones en consecuencia para lograr ese resultado.
Para el entrenamiento se usó DeepMind, que en 2016 llegó a los titulares por derrotar a uno de los mejores jugadores humanos del mundo en el juego «Go», aunque también se usa en el sector de los coches autónomos, como entrar en tráfico o estacionamiento.
La inteligencia artificial cada vez está más presente en nuestro día a día, aunque muchas veces no lo percibimos.