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30 ene 2023 - 02 feb 2023

Herramienta de inteligencia artificial (IA) detecta cáncer de páncreas en TC

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 14 Sep 2022
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Imagen: Una nueva herramienta de IA de aprendizaje profundo es efectiva para identificar el cáncer de páncreas en TC (Fotografía cortesía de Pexels)
Imagen: Una nueva herramienta de IA de aprendizaje profundo es efectiva para identificar el cáncer de páncreas en TC (Fotografía cortesía de Pexels)

El cáncer de páncreas tiene la tasa de supervivencia a cinco años más baja entre los cánceres. Se prevé que se convierta en la segunda causa principal de muerte por cáncer en los EUA para 2030. La detección temprana es la forma más efectiva de mejorar el pronóstico sombrío, ya que el pronóstico empeora significativamente una vez que el tumor crece más de dos centímetros. La tomografía computarizada (TC) es el método de imagen clave para la detección del cáncer de páncreas, pero pasa por alto alrededor del 40 % de los tumores de menos de dos centímetros. Existe una necesidad urgente de una herramienta eficaz para ayudar a los radiólogos a mejorar la detección del cáncer de páncreas. Ahora, un nuevo estudio ha encontrado que una herramienta de inteligencia artificial (IA) es altamente efectiva para detectar el cáncer de páncreas en TC.

Investigadores de la Universidad Nacional de Taiwán (Taipei, Taiwán) han estado estudiando una herramienta de detección asistida por computadora (CAD) que utiliza un tipo de IA llamado aprendizaje profundo para detectar el cáncer de páncreas. Anteriormente demostraron que la herramienta podía distinguir con precisión el páncreas canceroso del páncreas no canceroso. Sin embargo, ese estudio se basó en que los radiólogos identificaran manualmente el páncreas en imágenes, un proceso laborioso conocido como segmentación. En el nuevo estudio, la herramienta de IA identificó el páncreas automáticamente. Este es un avance importante considerando que el páncreas bordea múltiples órganos y estructuras y varía ampliamente en forma y tamaño.

Los investigadores desarrollaron la herramienta con un conjunto de pruebas interno que constaba de 546 pacientes con cáncer de páncreas y 733 participantes de control. La herramienta logró una sensibilidad del 90 % y una especificidad del 96 % en el conjunto de pruebas internas. La validación siguió con un conjunto de 1.473 exámenes de TC individuales de instituciones de todo Taiwán. La herramienta logró una sensibilidad del 90 % y una especificidad del 93 % al distinguir el cáncer de páncreas de los controles en ese grupo. La sensibilidad para detectar cánceres de páncreas de menos de dos centímetros fue del 75 %. Según los investigadores, la herramienta CAD tiene el potencial de proporcionar una gran cantidad de información para ayudar a los médicos, y podría indicar la región de sospecha para acelerar la interpretación del radiólogo. Los investigadores están planeando más estudios. En particular, quieren observar el desempeño de la herramienta en poblaciones más diversas. Dado que el estudio actual fue retrospectivo, quieren ver cómo funciona en el futuro en entornos clínicos del mundo real.

"El rendimiento de la herramienta de aprendizaje profundo parecía estar a la par con el de los radiólogos", dijo el autor principal del estudio, Weichung Wang, Ph.D., profesor de la Universidad Nacional de Taiwán y director del laboratorio MeDA de la universidad. "Específicamente, en este estudio, la sensibilidad de la herramienta de detección asistida por computadora de aprendizaje profundo para el cáncer de páncreas fue comparable con la de los radiólogos en un centro de referencia terciario, independientemente del tamaño y la etapa del tumor".

"La herramienta CAD puede servir como complemento para que los radiólogos mejoren la detección del cáncer de páncreas", dijo el coautor principal del estudio, Wei-Chi Liao, MD, Ph.D., de la Universidad Nacional de Taiwán y el Hospital Universitario Nacional de Taiwán.

Enlaces relacionados:
Universidad Nacional de Taiwán  

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