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Algoritmo basado en inteligencia artificial predice el riesgo de cáncer de pulmón

El algoritmo basado en IA predice el riesgo de que los nódulos pulmonares benignos puedan volverse malignos.
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El cáncer de pulmón es la segunda causa de muerte por cáncer en el mundo, solo después del cáncer de mama. El cáncer pulmonar ocasionó aproximadamente 1.8 millones de muertes en 2020 según las estimaciones de la Organización Mundial de la salud.

Con base en estas cifras, científicos crearon un programa de Inteligencia Artificial -IA- que predice con precisión el riesgo de que los nódulos pulmonares detectados en la tomografía computarizada de cribado -TC-, se desarrollen y se vuelvan cancerosos. Este tipo de tomografía de baja dosis es comúnmente usada para examinar a pacientes con alto riesgo de cáncer de pulmón, como los fumadores y se ha demostrado que disminuye de manera sustancial la mortalidad por cáncer de pulmón debido a que ayuda a detectar la anomalía en una fase temprana cunado es más sencillo darle un tratamiento adecuado.

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Es preciso mencionar, que pese a que el cáncer de pulmón suele presentarse en forma de nódulos pulmonares en las imágenes de TC, la mayoría de los nódulos son benignos y no necesitan estudios clínicos adicionales. Por tanto, era imperativo diferenciar los nódulos benignos de aquellos que podrían volverse malignos con el fin de tratar el cáncer a tiempo.

Para el nuevo estudio, los investigadores desarrollaron un algoritmo para la evaluación de nódulos pulmonares utilizando el aprendizaje profundo, una aplicación de IA capaz de encontrar ciertos patrones en los datos de imágenes.

En este sentido, el equipo entrenó un algoritmo de imágenes de TC de más de 16.000 nódulos incluyendo 1.249 malignos del National Lung Screening Trial. Posteriormente, validaron el algoritmo en tres grandes conjuntos de datos de imágenes de nódulos del ensayo de cribado de cáncer de pulmón realizado en Dinamarca.

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Resultados del algoritmo de detección de cáncer pulmonar

Al probarlo, el algoritmo basado en IA mostró buenos resultados superando incluso el modelo de detección temprana de cáncer de pulmón pancanadiense para la estimación del riesgo de cáncer en nódulos pulmonares. El rendimiento del algoritmo fue inclusive comparable con el de 11 profesionales de la salud, incluyendo cuatro radiólogos torácicos, cinco residentes de radiología y dos neumólogos.

“El algoritmo puede ayudar a los radiólogos a estimar con precisión el riesgo de malignidad de los nódulos pulmonares. Esto puede ayudar a optimizar las recomendaciones de seguimiento para los participantes en el cribado del cáncer de pulmón“, explica el primer autor del estudio, Kiran Vaidhya Venkadesh.

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La utilización de este algoritmo en la práctica clínica aportaría varias ventajas adicionales, ya que no requiere la interpretación manual de las características de las imágenes de los nódulos, reduciendo así la variabilidad entre observadores de la interpretación de la tomografía. Los investigadores manifiestan que esta reducción en la variabilidad de conceptos ayudará a disminuir el número de intervenciones diagnósticas innecesarias y el costo del cribado de cáncer de pulmón.

El equipo espera seguir mejorando el algoritmo incorporado nuevos factores como la edad, el género y el historial de tabaquismo. Adicional a este algoritmo, están trabajando en un nuevo algoritmo que toma como entrada varios exámenes de TC. Ya que el algoritmo actual es funcional para analizar los nódulos en un cribado inicial, pero para los nódulos detectados en cribados posteriores, el crecimiento y la apariencia en comparación con el TAC anterior son importantes.

Finalmente, el grupo científico indagará como integrar eficazmente las características de imagen de la TC de tórax relacionadas con enfermedades pulmonares obstructivas crónicas y enfermedades cardiovasculares, al algoritmo que están desarrollando actualmente. Los avances de este desarrollo se pueden encontrar en la revista científica Radiology.

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