Un programa de inteligencia artificial (IA) puede detectar signos de cáncer de pulmón en las tomografías computarizadas un año antes de que puedan ser diagnosticados con los métodos existentes, según una investigación presentada en el Congreso Internacional de la Sociedad Europea de Respiración.
El cáncer de pulmón es la causa más común de muerte por cáncer con alrededor de 1,8 millones de vidas perdidas en todo el mundo cada año. El cáncer de pulmón, a menudo, se diagnostica en una etapa tardía, cuando es menos probable que el tratamiento tenga éxito.
Los investigadores esperan que el uso de IA para respaldar la detección del cáncer de pulmón pueda hacer que el proceso sea más rápido y más eficiente y, en última instancia, ayudar a diagnosticar a más pacientes en una etapa temprana.
El programa identificó 172 de los 177 tumores malignos en esas tomografías computarizadas, lo que significa que fue 97% efectivo en la detección de cánceres
La tomografía computarizada ya se utilizan para detectar signos de tumores pulmonares, seguidas 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 revisa cada imagen y decidir quién necesita más pruebas.
El nuevo estudio fue presentado por Benoît Audelan, investigador del equipo del proyecto Epione del centro Inria (Instituto Nacional de Investigación en Ciencia y Tecnología Digitales de Francia) en la Université Côte d'Azur. Trabajó con compañeros de la citada universidad, así como de Therapixel (una empresa de software especializada en inteligencia artificial para imágenes médicas) y el Hospital Universitario de Niza.
Los investigadores entrenaron su programa de IA utilizando un conjunto de tomografías computarizadas de 888 pacientes que ya habían sido examinados por radiólogos para identificar crecimientos sospechosos.
Luego lo probaron en un grupo diferente de 1.179 pacientes que formaron parte de un ensayo de detección pulmonar con un seguimiento de tres 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 identificó 172 de los 177 tumores malignos en esas tomografías computarizadas, lo que significa que fue 97% efectivo 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.
Los investigadores también probaron el programa en exploraciones tomadas un año antes de que se diagnosticaran los tumores en los mismos 1179 pacientes y pudo identificar 152 áreas sospechosas que luego fueron diagnosticadas como cáncer.
Sin embargo, los investigadores dicen que el programa también identifica demasiadas áreas sospechosas que no son cáncer (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.