Diagnóstico por olfato con IA: la nariz electrónica que detecta el cáncer antes que el médico
Los perros llevan décadas siendo entrenados para detectar el cáncer por el olfato. No es magia: es química. Las células cancerosas alteran el metabolismo del organismo y producen compuestos orgánicos volátiles que se excretan a través del aliento, la orina o la piel con patrones distintos a los de un tejido sano. El diagnóstico por olfato con inteligencia artificial replica ese mismo principio con sensores electrónicos y modelos de aprendizaje automático, sin perros, sin entrenamiento animal y con la posibilidad de escalarlo a millones de análisis diarios.
Cómo funciona la nariz electrónica con IA
Un sistema de diagnóstico por olfato electrónico, también llamado nariz electrónica o e-nose, combina un conjunto de sensores químicos que detectan la presencia y concentración de distintos compuestos volátiles en una muestra de aliento u orina con un modelo de inteligencia artificial que aprende cuáles son los patrones de compuestos asociados a cada condición médica.
El paciente sopla en un dispositivo portátil durante unos segundos. Los sensores capturan el perfil químico del aliento. El modelo de IA compara ese perfil con los de miles de muestras etiquetadas previamente y emite una estimación diagnóstica en segundos.
La empresa israelí Nanose Medical ha desarrollado un dispositivo de diagnóstico por olfato que ha demostrado en estudios clínicos publicados poder distinguir entre cáncer de pulmón, cáncer colorrectal y pulmón sano con precisiones superiores al 85% a partir de muestras de aliento. Puedes consultar su metodología y los resultados de sus ensayos en la web de Nanose Medical.
El diagnóstico por olfato del COVID: la prueba que demostró el potencial
La pandemia de COVID-19 fue el primer escenario de uso masivo para el diagnóstico por olfato con inteligencia artificial. Varios equipos de investigación demostraron que los pacientes infectados por SARS-CoV-2 producen un perfil de compuestos volátiles en el aliento estadísticamente distinguible del de personas sanas.
Un estudio del University College de Londres utilizó perros entrenados junto con un dispositivo de nariz electrónica para cribar pasajeros en un aeropuerto, con tasas de detección que superaban al test de antígenos en casos asintomáticos. El estudio demostró la viabilidad del diagnóstico por olfato en contextos de cribado masivo, donde la velocidad importa tanto como la precisión.
Las enfermedades que el olfato electrónico ya puede detectar
El catálogo de condiciones médicas con un perfil de compuestos volátiles identificable y distinguible crece cada año. Además del cáncer de pulmón y el COVID, los estudios publicados incluyen enfermedad de Parkinson, diabetes tipo 1 y 2, insuficiencia renal, infecciones bacterianas como la tuberculosis y, más recientemente, marcadores de estrés postraumático.
El Parkinson produce cambios en el metabolismo de los lípidos de la piel que generan un olor característico detectable con sensores electrónicos hasta seis años antes de que aparezcan los primeros síntomas motores, según estudios de la Universidad de Manchester basados en el caso de Joy Milne, una enfermera que detectó el Parkinson de su marido por el olfato once años antes del diagnóstico clínico.
Para más contexto sobre cómo la inteligencia artificial transforma el diagnóstico médico, en ExplicaIA tienes un artículo sobre salud ocular con IA donde encontrarás otros ejemplos de diagnóstico no invasivo por imagen con resultados similares.
Los límites del diagnóstico por olfato que todavía frenan su adopción
La principal limitación del diagnóstico por olfato con IA es la variabilidad de las muestras. El perfil de compuestos volátiles en el aliento varía según lo que la persona ha comido, si ha fumado, qué medicamentos toma y el momento del día. Controlar estas variables de forma estricta en un entorno clínico real es mucho más difícil que en un laboratorio.
En ExplicaIA seguimos de cerca el diagnóstico por olfato con inteligencia artificial, porque es una de las tecnologías diagnósticas más accesibles y no invasivas en desarrollo, y porque si resuelve el problema de la variabilidad, podría convertirse en el test de cribado más rápido y barato disponible para múltiples enfermedades simultáneamente.