INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA
PREDECIR ENFERMEDADES
*Un nuevo estudio muestra el potencial de la
inteligencia artificial para predecir quién desarrollará una enfermedad
basándose en imágenes de TC (tomografía computarizada)
Una
herramienta de inteligencia artificial (IA) desarrollada por investigadores de
Cedars-Sinai predijo con precisión quién desarrollaría cáncer de páncreas en
función de cómo se veían sus imágenes de tomografía computarizada años antes de
que se les diagnosticara la enfermedad.
Los
hallazgos, que pueden ayudar a prevenir la muerte mediante la detección
temprana de uno de los cánceres más difíciles de tratar, se publican en la
revista Cancer Biomarkers.
“Esta
herramienta de IA pudo capturar y cuantificar signos tempranos muy sutiles de
adenocarcinoma ductal pancreático en tomografías computarizadas años antes de
que ocurriera la enfermedad. Estos son signos que el ojo humano nunca podría
discernir”, afirmó el doctor Debiao Li, PhD, director del Instituto de Investigación
de Imágenes Biomédicas, profesor de Ciencias Biomédicas e Imágenes en
Cedars-Sinai, y autor principal y correspondiente del estudio. Li también ocupa
la Cátedra Karl Storz de Cirugía Mínimamente Invasiva en honor al doctor George
Berci.
El
adenocarcinoma ductal pancreático no sólo es el tipo más común de cáncer de
páncreas, sino que también es el más letal. Menos del 10% de las personas
diagnosticadas con la enfermedad viven más de cinco años después de haber sido
diagnosticadas o haber iniciado el tratamiento.
Sin
embargo estudios recientes han reportado que la detección oportuna del cáncer
puede aumentar las tasas de supervivencia hasta en un 50 %.
Actualmente
no existe una manera fácil de detectar el cáncer de páncreas en forma temprana.
Las personas con este tipo de cáncer pueden experimentar síntomas como dolor
abdominal general o pérdida de peso inexplicable, pero estos síntomas a menudo
se ignoran o se pasan por alto como signos del cáncer, ya que son comunes en
muchas condiciones de salud.
"No
hay síntomas únicos que puedan proporcionar un diagnóstico temprano para el
adenocarcinoma ductal pancreático", comentó el doctor Stephen J. Pandol,
director de investigación básica y traslacional del páncreas y director del
programa de becas de investigación en gastroenterología de Cedars-Sinai, y
coautor del estudio.
DETECCION TEMPRANA, UN TRIUNFO
“Esta
herramienta de inteligencia artificial podría eventualmente usarse para
detectar enfermedades tempranas en personas que se someten a tomografías
computarizadas por dolor abdominal u otros problemas”, precisó.
Los
investigadores revisaron los registros médicos electrónicos para identificar a
las personas a las que se les había diagnosticado cáncer en los últimos 15 años
y que se habían sometido a tomografías computarizadas de seis meses a tres años
antes de su diagnóstico.
Estas
imágenes de TC se consideraron normales en el momento en que se tomaron. El
equipo identificó a 36 pacientes que cumplían con estos criterios, a la mayoría
de los cuales se les realizaron tomografías computarizadas en la sala de
emergencias debido al dolor abdominal.
La
herramienta de IA fue programada para analizar estas imágenes de TC previas al
diagnóstico de personas con cáncer de páncreas y compararlas con imágenes de TC
de 36 personas que no desarrollaron el cáncer.
Los
investigadores informaron que el modelo tenía una precisión del 86 % en la
identificación de las personas que eventualmente tendrían cáncer de páncreas y
las que no desarrollarían el cáncer.
El
modelo de IA detectó variaciones en la superficie del páncreas entre personas
con cáncer y controles sanos. Estas diferencias de textura podrían ser el
resultado de cambios moleculares que ocurren durante el desarrollo del cáncer
de páncreas.
“Nuestra
esperanza es que esta herramienta pueda detectar el cáncer lo suficientemente
temprano como para que sea posible que a más personas se les extirpe el tumor
por completo mediante cirugía”, consideró el doctor Touseef Ahmad Qureshi, PhD,
científico de Cedars-Sinai y primer autor del estudio.
Actualmente,
los investigadores están recopilando datos de miles de pacientes en sitios de
atención médica en los EE. UU. para continuar estudiando la capacidad de
predicción de la herramienta de IA.
Financiamiento:
El estudio fue financiado por la Junta de Consejeros del Centro Médico
Cedars-Sinai, el Instituto Integral del Cáncer Cedars-Sinai Samuel Oschin y los
Institutos Nacionales de Salud con el número de adjudicación R01 CA260955.
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