NEUMOLOGÍA

La inteligencia artificial podría ayudar a diagnosticar el cáncer de pulmón un año antes de lo habitual

ERS · 30 septiembre 2021

Investigadores franceses han presentado una herramienta de IA que revisa tomografías axiales computarizadas y que ha logrado una eficacia del 97 por ciento a la hora de identificar tumores malignos.

Una herramienta de inteligencia artificial (IA) puede detectar signos del cáncer de pulmón en tomografías axiales computarizadas (TAC) un año antes de que puedan diagnosticarse con los métodos existentes, según una investigación presentada en el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea.

Los investigadores esperan que el uso de la IA para apoyar el cribado del cáncer de pulmón pueda agilizar y hacer más eficiente el proceso y, en última instancia, ayudar a diagnosticar a más pacientes en una fase temprana.

La TAC ya se utiliza para detectar signos de tumores pulmonares, seguidos de una biopsia o cirugía para confirmar si el tumor es maligno. Pero en cada exploración un radiólogo experto examina unas 300 imágenes y busca signos de cáncer que pueden ser muy pequeños.

Los ensayos con TAC para detectar a personas con alto riesgo de cáncer de pulmón han resultado prometedores, pero el cribado se ve obstaculizado por la dificultad práctica de que un radiólogo revise cada imagen, una por una, para decidir quién necesita más pruebas.

El nuevo estudio fue presentado por Benoît Audelan, investigador de la Universidad de la Costa Azul (Francia).

Los investigadores entrenaron su programa de IA con un conjunto de tomografías de 888 pacientes que ya habían sido examinados por radiólogos para identificar crecimientos sospechosos.

A continuación lo probaron en otro conjunto de 1.179 pacientes que formaban parte de un ensayo de cribado pulmonar con un seguimiento de 3 años, utilizando TAC que se realizaron en los dos últimos años del ensayo. Entre ellos se encontraban 177 pacientes a los que se les diagnosticó cáncer de pulmón mediante biopsia después de su última exploración en el ensayo.

El programa identificó 172 de los 177 tumores malignos en esas tomografías, lo que significa que tuvo una eficacia del 97 por ciento en la detección de cánceres. Los 5 tumores que el programa no detectó estaban cerca del centro del tórax, donde los tumores son más difíciles de distinguir de las partes sanas del cuerpo.

También probaron el programa de IA en exploraciones realizadas un año antes de que se diagnosticaran los tumores en los mismos 1.179 pacientes y fue capaz de identificar 152 zonas sospechosas que posteriormente se diagnosticaron como cáncer.

Sin embargo, los investigadores afirman que el programa también identifica demasiadas zonas sospechosas que no son cáncer (falsos positivos) y que habría que mejorarlo mucho antes de que pudiera utilizarse en la clínica, ya que investigar todas ellas daría lugar a biopsias innecesarias.

Según Audelan, "el cribado del cáncer de pulmón implicaría la realización de muchas más tomografías y no tenemos suficientes radiólogos para revisarlas todas. Por eso necesitamos desarrollar programas informáticos que puedan ayudar. Nuestro estudio demuestra que este programa puede encontrar posibles signos de cáncer de pulmón hasta un año antes", añade.

"El objetivo de nuestra investigación no es sustituir a los radiólogos, sino ayudarles proporcionándoles una herramienta que pueda detectar los primeros signos de cáncer de pulmón", explica.

Los investigadores tienen previsto trabajar en un nuevo sistema que permita diferenciar mejor el tejido maligno del no maligno para ayudar a los radiólogos a decidir qué pacientes deben ser investigados más a fondo.