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  • Diario Digital | viernes, 01 de marzo de 2024
  • Actualizado 16:31

Las imágenes con IA podrían mejorar la detección del cáncer de páncreas, según estudios recientes

Imagen ilustrativa del cáncer.
Imagen ilustrativa del cáncer.
Las imágenes con IA podrían mejorar la detección del cáncer de páncreas, según estudios recientes

La inteligencia artificial (IA) podría desempeñar un papel crucial en la prevención y detección del cáncer de páncreas, así como en los tumores cancerígenos derivados de la presencia de la enfermedad. Su aplicación en la detección de diversos tipos de cánceres se vislumbra como un respaldo en los estudios actuales con tomografías computarizadas (TC), generando modelos e imágenes 2D y 3D mediante la computadora.

El cáncer de páncreas representa el 7,2% de las muertes en mujeres con algún tipo de enfermedad cancerosa. En los hombres que conviven con las mismas afecciones, se registra una tasas de mortalidad del 7,0%, según datos de la Organización Panamericana de la Salud (OPS) en América Latina. El organismo estima que el 30% de los casos de cáncer pueden curarse si se detectan de manera temprana.

Con la asistencia de esta tecnología, las TC podrían identificar los tumores pequeños, un desafío en la prevención oportuna del cáncer de páncreas para los expertos. Ya que uno de los principales obstáculos en este proceso es la falta de síntomas en las primeras etapas de la enfermedad, hasta que se propaga hacia otros órganos, según la Mayo Clinic.

Las imágenes de IA detectan el cáncer de páncreas

Un estudio reciente reveló la eficacia de una herramienta de inteligencia artificial de detección asistida por computadora (CAD). La IA logró una sensibilidad del 89,9% y una especificidad del 95,9% en la identificación de tumores.

En particular, la sensibilidad para detectar tumores de menos de dos centímetros fue del 74,7%. Esto reduce el tiempo de espera para recibir atención temprana del cáncer de páncreas en etapas iniciales, según las conclusiones del estudio publicado en la revista BMC Cancer.

El estudio también comparó la eficacia de la IA con la interpretación de radiólogos en un centro de referencia terciario. Los resultados identificaron una nula diferencia entre la herramienta (89,7%) y los radiólogos (96,1%). Esto sugiere que la inteligencia artificial podría ser útil para reducir errores relacionados con la experiencia variable de los profesionales. Esta tecnología también proporciona información adicional, como la ubicación probable del tumor.

El diagnóstico temprano y la precisión mejoran con la CAD, ya que el 40% de los tumores de menos de dos centímetros no son detectados por la TC. Los investigadores de Taiwán han mejorado la técnica anterior que requería la segmentación manual del páncreas, presentando un método que permite la identificación automática del órgano.

Para abordar los desafíos relacionados con la anatomía de los pacientes, la IA también permite el aprendizaje automático (ML), según un artículo publicado en Communications Medicine. Los radiólogos reciben una amplia gama de aplicaciones clínicas basadas en ML. Sin embargo, el desarrollo de estas nuevas herramientas a menudo se enfrenta a limitaciones debido a la disponibilidad de datos de imágenes.

Aunque los algoritmos de IA pueden ofrecer un rendimiento diagnóstico excepcional, aún falta esclarecer cuántos de ellos tendrán un impacto significativo a largo plazo en los resultados de los pacientes. Se está desarrollando un marco regulatorio mejorado para aprobar herramientas basadas en esta herramienta en entornos clínicos.

La detección temprana puede mejorar con el aprendizaje automático de la IA

A pesar de las limitaciones de la IA, el aprendizaje automático es crucial para mejorar la detección del cáncer de páncreas y sus tumores mediante análisis avanzados de imágenes médicas, según las investigaciones. Para mejorar la capacidad de prevenir la aparición del cáncer de páncreas, es necesario un análisis de la secuencia temporal en los historiales de enfermedades.

Al utilizar modelos de aprendizaje automático, se logró diseñar un proceso de selección de predicción-vigilancia en una muestra de 1 millón de pacientes, identificando con precisión a los 1000 pacientes de mayor riesgo, según las observaciones de un estudio publicado en Nature Medicine.

El artículo destacó que el ML es fundamental para avanzar en la detección temprana del cáncer de páncreas. Al entrenar modelos con datos longitudinales, se logra una predicción más precisa, permitiendo identificar a los pacientes de alto riesgo y dirigirlos hacia programas de vigilancia. Este enfoque sugiere que la calidad de vida de los pacientes podría aumentar gracias a la IA.