La validación siguió con un conjunto de 1.473 exámenes individuales de TC.
13 sept. 2022 18:10H
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Una herramienta de inteligencia artificial (IA) se ha demostrado muy eficaz para detectar el cáncer de páncreas en la tomografía computarizada (TC), según un estudio publicado en Radiology, una revista de la Sociedad Radiológica de Norteamérica (RSNA). El cáncer de páncreas tiene la tasa de supervivencia a cinco años más baja entre los cánceres, por lo que la detección precoz es la mejor manera de mejorar el sombrío panorama, ya que el pronóstico empeora significativamente una vez que el tumor crece más de 2 centímetros.
La TC es el método de imagen clave para la detección del cáncer de páncreas, pero pasa por alto alrededor del 40 por ciento de los tumores de menos de 2 centímetros, por lo que se necesita urgentemente una herramienta eficaz que ayude a los radiólogos a mejorar la detección. Los investigadores de Taiwán han estado estudiando una herramienta de detección asistida por ordenador (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 cáncer de páncreas de los no cancerosos. Sin embargo, ese estudio dependía de que los radiólogos identificaran manualmente el páncreas en las imágenes, un proceso muy laborioso conocido como segmentación. En el nuevo estudio, la herramienta de IA identificó el páncreas automáticamente. Se trata de un avance importante si se tiene en cuenta que el páncreas limita con múltiples órganos y estructuras y que su forma y tamaño varían mucho, destacan sus autores.
Sensibilidad del 90% al detectar cáncer de páncreas
Los investigadores desarrollaron la herramienta con un conjunto de pruebas interno formado por 546 pacientes con cáncer de páncreas y 733 participantes de control. La herramienta alcanzó una sensibilidad del 90 por ciento y una especificidad del 96 por ciento en el conjunto de pruebas internas.
La validación siguió con un conjunto de 1.473 exámenes individuales de TC de instituciones de todo Taiwán. La herramienta alcanzó una sensibilidad del 90 por ciento y una especificidad del 93 por ciento para distinguir el cáncer de páncreas de los controles en ese conjunto. La sensibilidad para detectar cánceres de páncreas de menos de 2 centímetros fue del 75 por ciento.
"El rendimiento de la herramienta de aprendizaje profundo parecía estar a la par con el de los radiólogos", asegura el autor principal del estudio, Weichung Wang, 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", añade.
"La herramienta CAD tiene el potencial de proporcionar una gran cantidad de información para ayudar a los médicos", resalta Wang. Podría indicar la región de sospecha para acelerar la interpretación del radiólogo. "La herramienta CAD puede servir como un suplemento para los radiólogos para mejorar la detección del cáncer de páncreas", añade el coautor del estudio, Wei-Chi Liao, de la Universidad Nacional de Taiwán y el Hospital Universitario Nacional de Taiwán.
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