Inteligencia Artificial ayuda enfrentar el cáncer

Por desgracia, el 40 por ciento de los casos de cáncer de páncreas pequeño eluden la detección mediante tomografías computarizadas (TC) hasta que han avanzado a una etapa en la que son incurables.

Esto genera una barrera crítica en la última etapa para las medidas de detección temprana, ya que, en la mayoría de los pacientes, incluidas las personas de alto riesgo que se someten a exámenes de detección, las imágenes detectan el cáncer en una etapa en la que es poco probable lograr una cura. Esto hace que las imágenes sean la última barrera en la búsqueda de la detección temprana del cáncer.

En un avance reciente, los investigadores del Centro Oncológico Integral de Mayo Clinic utilizaron el conjunto de datos de imágenes más extenso del mundo para desarrollar un modelo de inteligencia artificial (IA) versátil que ha demostrado el potencial para la detección autónoma del cáncer de páncreas en TC estándar cuando la intervención quirúrgica aún puede prometer una cura.

"Aquí es donde el estudio surge como un rayo de esperanza. Aborda el desafío de la última etapa: detectar el cáncer en una etapa en la que esté incluso lejos del alcance de los expertos", dijo el Dr. Ajit H. Goenka, radiólogo de Mayo Clinic e investigador principal y autor correspondiente.

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El grupo desarrolló un modelo de IA de alta precisión, entrenado con el conjunto de datos de TC más grande (más de 3000 pacientes) y más diverso, para la detección completamente automatizada del cáncer, incluidos los tumores pequeños y difíciles de detectar.

Publicado en Gastroenterology, la revista de la Asociación Americana de Gastroenterología, el estudio no solo emplea como base el trabajo reciente del grupo sobre los modelos de detención temprana basados en la radiómica, sino que también subraya la posición de Mayo Clinic como un modelo de innovación en soluciones de atención médica de IA.

Lo más importante es que el modelo podría detectar el cáncer imperceptible a la vista en páncreas de apariencia normal a partir de imágenes de TC previas al diagnóstico (es decir, aquellas obtenidas entre tres y 36 meses antes del diagnóstico clínico) en una etapa considerablemente temprana (una mediana de 438 días) antes del diagnóstico clínico.

"Estos hallazgos sugieren que la IA tiene el potencial de detectar casos de cáncer oculto en personas asintomáticas, lo que permite el tratamiento quirúrgico en una etapa en la que aún es posible lograr una cura", comentó el Dr. Goenka. 

Por último, el modelo siguió siendo confiable y preciso en diversos grupos de pacientes y variaciones en los equipos de escaneo y las técnicas de imagen. Esta resiliencia es crucial para la utilidad del modelo en una amplia gama de escenarios médicos del mundo real.

Al abordar una preocupación importante en el panorama de la atención médica de IA, el equipo también deconstruyó el proceso de toma de decisión de la IA para garantizar la transparencia, ya que se reconoce que la confianza y el control de calidad son esenciales para una aceptación clínica más amplia de la IA.

"Debemos el progreso a los esfuerzos ingeniosos del equipo Framework for AI Software Technology, o FAST, dirigido por el Dr. Panagiotis Korfiatis, complementado por nuestro equipo de investigadores 'fellow' y analistas de ciencia de datos excepcionalmente brillantes.

"Dedicaron meses a una preparación meticulosa para nuestra presentación inicial y realizaron un esfuerzo significativo con el fin de abordar con astucia las preguntas incisivas del panel de revisores internacionales.

"Estamos solo en el comienzo, pero estamos preparados para abordar los desafíos de la detección temprana del cáncer, aprovechando las capacidades de la IA y la obtención de imágenes moleculares de próxima generación junto con biomarcadores complementarios", añadió el especialista.

Mayo Clinic ya inició las medidas para obtener la validación clínica y los modelos se están sometiendo a procesos reglamentarios.