¡Esa es una pregunta muy interesante! Tomemos una mamografía, por ejemplo, donde ya tenemos sofisticados algoritmos CAD. Digamos que se pusieron aún mejor hasta el punto de distinguir perfectamente el cáncer del no cáncer, ¿llegaríamos a un punto en el que un equipo planificaría un tratamiento quirúrgico, de radiación y de quimioterapia definitivo sin una biopsia? No lo creo. Por lo menos, querrían pruebas de laboratorio (receptores, etc.) primero. ¿Ahora podría el ML predecir el genotipo a partir de observaciones de imágenes fenotípicas? Si es posible; algunos trabajos se han hecho en este sentido, en el hígado, por ejemplo. Pero creo que el equipo querría una biopsia hasta que estuvieran muy cómodos con la tecnología y una gran cantidad de datos de respaldo.
¿Qué pasa con otras áreas? Lesiones óseas, tal vez. Hay un puñado de lesiones que son “no tocan las lesiones”; benigno, pero tanto la imagen como la patología pueden confundirse fácilmente con malignas. Por lo tanto, ML podría aumentar la confianza en detectar estos y prevenir esas biopsias. ¿Pero podría ML obtener lo suficientemente bueno para distinguir las lesiones óseas benignas de las malignas de que se renunciaría a la biopsia? Tendría que ser muy bueno para alcanzar ese nivel de confianza, especialmente cuando un error es fatal.
Entonces, supongo, hay varios escenarios en los que si el ML fuera lo suficientemente bueno, podrías reducir los falsos positivos y evitar una biopsia. Podría abrir nuevas vías de detección que de otro modo serían imprácticas debido a los MF, pero se necesitará mucha evidencia para llegar a ese punto.
