En una investigación presentada al Congreso Internacional de la Sociedad Europa de Respiración, se dió a conocer un programa de Inteligencia Artificial.
El programa posee la capacidad de detectar el cáncer de pulmón hasta 1 año antes de que pueda ser diagnosticado por los métodos existentes.
Anualmente, el cáncer de pulmón suele acabar con la vida de aproximadamente 1,8 millones de personas alrededor del planeta, además, suele ser diagnosticado en etapa tardía/avanzada, cuando existe menos probabilidad de que los tratamientos tengan éxito.
Con el apoyo de la IA los investigadores tienen el respaldo eficiente y rápido en la detección temprana del cáncer de pulmón
Actualmente, la tomografía computarizada se utiliza en la detección de signos de tumores pulmonares, seguida de una biopsia o cirugía para confirmar si el tumor es maligno.
Pero cada escaneo involucra a un radiólogo experto que examina alrededor de 300 imágenes y busca signos de cáncer que pueden ser muy pequeños.
Los ensayos que utilizan tomografías computarizadas para detectar a personas con un alto riesgo de cáncer de pulmón se han mostrado prometedores; sin embargo, la detección se ve obstaculizada por la dificultad práctica de un radiólogo que revise cada imagen, una a la vez, para decidir quién necesita más pruebas.
El programa logró la identificación en 172 de los 177 tumores malignos en esas tomografías computarizadas, lo que significa que fue 97% efectivo en la detección del cáncer de pulmón
Benoît Audelan, investigador del equipo del proyecto Epione del centro Inria (Instituto Nacional de Investigación en Ciencia y Tecnología Digitales de Francia), presentó el novedoso estudió.
Colaboró con compañeros de la Université Côte d’Azur, Therapixel (una empresa de software especializada en inteligencia artificial para imágenes médicas) y el Hospital Universitario de Niza.
El equipo de investigación entrenó su programa de Inteligencia Artificial utilizando un conjunto de tomografías computarizadas de 888 pacientes que ya habían sido examinados por radiólogos, esto con el objetivo de identificar crecimientos sospechosos.
Diagrama que muestra los detalles del experimento de detección de cáncer de pulmón. Crédito: Sociedad Respiratoria Europea / Benoit Audelan.
Posteriormente lo probaron en un grupo diferente con 1.179 pacientes que formaron parte de un ensayo de detección pulmonar con un seguimiento de 3 años, utilizando tomografías computarizadas que se tomaron en los últimos dos años del ensayo.
Estos incluyeron 177 pacientes a los que se les diagnosticó cáncer de pulmón mediante una biopsia después de su exploración final en el ensayo.
El programa logró la identificación en 172 de los 177 tumores malignos en esas tomografías computarizadas, una efectividad del 97% en la detección de cánceres.
Los cinco tumores que el programa pasó por alto estaban cerca del centro del tórax, donde los tumores son más difíciles de distinguir de las partes sanas del cuerpo.
Sin embargo, los investigadores dicen que el programa también identifica demasiadas áreas sospechosas que no son cancerosas (falsos positivos) y esto debería mejorarse enormemente antes de que el programa pueda usarse en la clínica porque investigar todo esto daría como resultado biopsias innecesarias.
Audelan, agrega:
“la detección del cáncer de pulmón significaría que se tomarán muchas más tomografías computarizadas y no tenemos suficientes radiólogos para revisarlas todas. Es por eso que necesitamos desarrollar programas de ordenador que puedan ayudar.
Nuestro estudio muestra que este programa puede encontrar posibles signos de cáncer de pulmón hasta un año antes.
El objetivo de nuestra investigación no es reemplazar a los radiólogos, sino ayudarlos brindándoles una herramienta que pueda detectar los primeros signos de cáncer de pulmón“.
La profesora Joanna Chorostowska-Wynimko, que no participó en la investigación, menciona al respecto:
“Diagnosticar el cáncer de pulmón antes es vital para mejorar las tasas de supervivencia y el cribado sería un paso importante hacia ese objetivo. La investigación muestra que el cribado con tomografías computarizadas podría reducir las muertes por cáncer de pulmón.
Sin embargo, antes de que este programa pueda usarse, los investigadores deberán mejorar la distinción entre tejido pulmonar anormal pero benigno y tejido probablemente canceroso, finaliza.
Los investigadores planean trabajar en conjunto en la creación de 1 nuevo sistema con la capacidad de diferenciar mejor entre tejido maligno y no maligno, esto con el objetivo de ayudar a los radiólogos a decidir cuáles pacientes deben ser investigados más a profundidad.
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