Una herramienta de inteligencia artificial ayuda a los médicos a predecir el riesgo de cáncer en los nódulos pulmonares vistos en tomografías computarizadas.
Los nódulos pulmonares aparecen como pequeñas manchas en los pulmones en las imágenes de tórax.
Se han convertido en un hallazgo mucho más común a medida que la tomografía computarizada ha ganado preferencia sobre las radiografías para las imágenes de tórax.
“Aparecería un nódulo entre el 5 % y el 8 % de las radiografías de tórax“, dijo el autor principal del estudio, Anil Vachani, MD, director de investigación clínica en la sección de Neumología Intervencionista y Oncología Torácica de la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania en Filadelfia.
“La tomografía computarizada de tórax es una prueba tan sensible que verá un pequeño nódulo en más de un tercio a la mitad de los casos.
Hemos pasado de un problema que era relativamente poco común a uno que afecta a 1,6 millones de personas en los EE. UU. cada año”.
El Dr. Vachani y sus colegas evaluaron una herramienta de diagnóstico asistido por computadora basada en IA desarrollada por Optellum Ltd. de Oxford, Inglaterra, para ayudar a los médicos a evaluar los nódulos pulmonares en la TC de tórax.
Si bien las tomografías computarizadas muestran muchos aspectos del nódulo, como el tamaño y las características de los bordes, la IA puede profundizar aún más.
“La IA puede analizar conjuntos de datos muy grandes para generar patrones únicos que no se pueden ver a simple vista y que terminan prediciendo la malignidad”, dijo el Dr. Vachani.
En el estudio, seis radiólogos y seis neumólogos hicieron estimaciones del riesgo de malignidad de los nódulos utilizando solo datos de imágenes de TC.
También hicieron recomendaciones de manejo como la vigilancia por TC o un procedimiento de diagnóstico para cada caso sin y con la herramienta de IA.
En el estudio se utilizaron un total de 300 tomografías computarizadas de tórax de nódulos pulmonares indeterminados.
Los investigadores definieron nódulos indeterminados como aquellos entre 5 y 30 milímetros de diámetro.
El análisis mostró que el uso de la herramienta de IA mejoró la estimación del riesgo de malignidad de nódulos en la TC de tórax.
También mejoró el acuerdo entre los diferentes lectores tanto para la estratificación del riesgo como para las recomendaciones de gestión.
“Los lectores juzgan maligno o benigno con un nivel razonable de precisión en función de las imágenes en sí, pero cuando combina su interpretación clínica con el algoritmo de IA, el nivel de precisión mejora significativamente”, dijo el Dr. Vachani.
“El nivel de mejora sugiere que esta herramienta tiene el potencial de cambiar la forma en que juzgamos el cáncer en comparación con el benigno y, con suerte, mejorar la forma en que manejamos a los pacientes”.
El modelo parece funcionar igualmente bien en la TC de diagnóstico y en la TC de detección de dosis baja, dijo el Dr. Vachani, pero se necesitan más estudios antes de que la herramienta de IA pueda usarse en clínicas.
“Dimos el primer paso aquí y demostramos que la toma de decisiones es mejor si la herramienta de IA se incorpora a la práctica de radiología o neumología”, dijo el Dr. Vachani.
“El siguiente paso es tomar la herramienta y realizar algunos ensayos prospectivos en los que los médicos utilicen la herramienta de IA en un entorno del mundo real.
Estamos en el proceso de diseñar esos ensayos”.
Fuente: RSNA