El porcentaje de falsos diagnósticos de cáncer de pulmón suele ser elevado
La Inteligencia Artificial (IA) puede ser la clave para acabar con los diagnósticos erróneos del cáncer de pulmón. Investigadores de la Universidad de Pittsburgh y del Centro de Cáncer Hillman UPMC
han logrado reducir hasta un tercio los falsos positivos gracias a esta nueva técnica. Se trata de un estudio pionero que aplica por primera vez la IA y que evitaría realizar biopsias o tomografías.
El cáncer de pulmón es uno de los más mortíferos. Según la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM), en 2018 se diagnosticaron más de dos millones de nuevos casos en todo el mundo, lo que lo convierte en el
cáncer más frecuente. Ahora, un nuevo estudio basado en la IA ha encontrado la manera de reducir los falsos positivos separando los nódulos benignos de los cancerosos en la detección.
El autor principal del estudio, David Wilson, afirma que "pudimos descartar el cáncer en aproximadamente un tercio de los pacientes, por lo que no necesitarían
biopsias, tomografías PET o una tomografía computarizada de intervalo
corto. Solo necesitan regresar en un año".
"Para el 96% de las personas que tienen nódulos benignos estos procedimientos son innecesarios"
Actualmente la prueba de diagnóstico estándar del cáncer de pulmón para las personas con alto riesgo es la tomografía computarizada de baja dosis. Sin embargo, una cuarta parte de estas pruebas suelen mostrar sombras que
indican nódulos en los pulmones, es decir,
falsos positivos. Según datos del Centro de Cáncer Hillman UPMC, menos del 4% de estos pacientes sufren en realidad cáncer. Esto significa, en palabras del coautor del estuidio, Panayiotis Takis Benos, "para el 96% de
las personas que tienen nódulos benignos estos procedimientos son innecesarios".
A la hora de realizar el estudio, los investigadores recopilaron datos de tomografías computarizadas y los introdujeron en forma de algoritmo de aprendizaje automático. Tras este paso previo,
la IA crea un modelo que calcula la probabilidad de cáncer de pulmón. Si la probabilidad cae por debajo del umbral establecido, se descarta el diagnóstico positivo.
Los tres factores que han determinado el modelo de IA para el diagnóstico de cáncer de pulmón han sido la cantidad de vasos sanguíneos que rodean el nódulo, la cantidad de nódulos y los años que hace que el
paciente dejó de fumar.
De nuevo, la IA se convierte en un aliado médico a la hora de detectar casos de cáncer, como el de pulmón o el
cáncer de mama.
Aceptar y salir
