IA de aprendizaje profundo para resonancia magnética de próstata mejora la evaluación de riesgo

Cuando una prueba de antígeno prostático específico (PSA) indica niveles elevados, podría sugerir la presencia de cáncer de próstata, lo que lleva a los médicos a recomendar una resonancia magnética (RM) para una evaluación más exhaustiva. Sin embargo, un diagnóstico definitivo requiere una biopsia de próstata, que es invasiva y a veces puede provocar complicaciones como infecciones o sangrado, que en ocasiones requieren hospitalización. Es fundamental determinar cuándo es esencial una biopsia para los hombres con niveles elevados de PSA para confirmar o descartar la sospecha de cáncer de próstata. Actualmente, los médicos utilizan una calculadora de riesgo que incorpora varios factores como los niveles de PSA, la edad, el volumen de la próstata y los resultados de la RM para evaluar el riesgo de cáncer. Las evaluaciones de RM se califican sistemáticamente utilizando un sistema llamado PI-RADS, que ayuda a estimar la probabilidad de cáncer de próstata. Ahora, un nuevo estudio indica que la combinación de marcadores de riesgo, evaluaciones sistemáticas de RM e inteligencia artificial (IA) puede mejorar la predicción del riesgo de cáncer de próstata, lo que potencialmente hace que las biopsias sean innecesarias para los hombres con bajo riesgo.

El estudio retrospectivo, realizado por científicos del Centro Alemán de Investigación del Cáncer (DKFZ, Heidelberg, Alemania) junto con colegas, tenía como objetivo averiguar si una IA basada en el aprendizaje profundo podría mejorar aún más o incluso reemplazar las predicciones de PI-RADS. El equipo utilizó una "resonancia magnética multiparamétrica", que combina varias técnicas de imagen y, por lo tanto, proporciona imágenes muy detalladas. El estudio incluyó datos de 1627 hombres que se sometieron a exploraciones de resonancia magnética multiparamétrica de la próstata entre 2014 y 2021 y posteriormente se les realizaron biopsias. Un algoritmo de IA desarrollado en DKFZ se entrenó con imágenes de resonancia magnética de más de 1000 de estos hombres. Con los aproximadamente 500 conjuntos de datos restantes, los investigadores evaluaron si la integración de su calculadora de riesgo con la IA podría predecir mejor el cáncer de próstata.

La sustitución de los valores PI-RADS en la calculadora de riesgo por el método de IA mostró pocos cambios en la importancia diagnóstica. Sin embargo, la combinación de IA con PI-RADS produjo resultados significativamente mejores, ya que se identificó al 49 % de los hombres que se sometieron a biopsias como de riesgo mínimo. Esto sugiere que casi la mitad de estas biopsias podrían haberse evitado utilizando el método combinado sin pasar por alto una cantidad significativa de tumores. Los hallazgos indican que la IA basada en el aprendizaje profundo y las evaluaciones PI-RADS realizadas por radiólogos experimentados brindan información diagnóstica complementaria, lo que conduce a una estratificación del riesgo más precisa para los pacientes.

"Para los pacientes con un valor elevado de PSA, podría ser una gran ventaja en el futuro integrar el análisis de IA en los diagnósticos adicionales. Sin embargo, los estudios prospectivos deben confirmar los beneficios del procedimiento y aclarar que no presenta desventajas para los pacientes", dijo David Bonekamp, radiólogo del DKFZ.

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