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. Este cáncer 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.
La tomografía computarizada ya se utiliza para detectar 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 identificó 172 de los 177 tumores malignos en esas tomografías computarizadas, lo que significa que fue 97% efectivo en la detección del cáncer de pulmón
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 Université Côte d’Azur, Therapixel (una empresa de software especializada en inteligencia artificial para imágenes médicas) y el Hospital Universitario de Niza.
Los investigadores entrenaron su programa de inteligencia artificial 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.
El programa también identifica demasiadas áreas sospechosas que no son cancerosas (falsos positivos)
Los investigadores también probaron el programa en exploraciones tomadas un año antes de que se diagnosticaran los tumores en los mismos 1.179 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 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.
Según Audelan, «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«.
Los investigadores planean trabajar en un nuevo sistema que podrá diferenciar mejor entre tejido maligno y no maligno para ayudar a los radiólogos a decidir qué pacientes deben ser investigados más a fondo.
El cribado, esencial para salvar vidas
La profesora Joanna Chorostowska-Wynimko, que no participó en la investigación, es la Secretaria General de la Sociedad Respiratoria Europea y consultora en Medicina Respiratoria en el Instituto Nacional de Tuberculosis y Enfermedades Pulmonares en Varsovia, Polonia. Según ella, «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”.
«Este trabajo es prometedor porque muestra que la inteligencia artificial podría ayudarnos a revisar muchas exploraciones rápidamente e incluso a detectar signos de cáncer en una etapa más temprana”, insiste Chorostowska-Wynimko. «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«.
Fuente: European Respiratory Society.
