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Herramienta de IA podría detectar de forma precoz el tipo de tumor que mató a Steve Jobs

Los investigadores señalan que el descubrimiento del cáncer de páncreas en las primeras etapas incrementa notablemente la tasa de supervivencia de los pacientes

Herramienta de IA podría detectar de forma precoz el tipo de tumor que mató a Steve Jobs
Imagen ilustrativa
123RF

Un equipo internacional de investigadores desarrolló un innovador enfoque basado en inteligencia artificial (IA) y tomografías computarizadas sin contraste para la detección temprana del adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC), uno de los cánceres más mortales, según un estudio publicado la semana pasada en Nature Medicine. El PDAC es el subtipo más común de cáncer de páncreas y causa alrededor de 466.000 muertes al año en todo el mundo. Los expertos señalan que una amplia validación de este modelo podría contribuir a salvar muchas vidas.

La alta tasa de muertes por este cáncer se debe a la dificultad para descubrirlo en sus primeras etapas donde permanece asintomático. Steve Jobs falleció a los 56 años en su casa de California el 5 de octubre de 2011 a consecuencia de un paro respiratorio, derivado de las metástasis del cáncer de páncreas que le fue diagnosticado en 2004. El oncólogo que lo trató contó que el cofundador de Apple recurrió a sus servicios demasiado tarde.

Los investigadores señalaron que la mediana de la tasa de supervivencia general en los casos en los que se detectó y se trató el PDAC en las primeras etapas es de 9,8 años, en comparación con la tasa de supervivencia de 1,5 años para la mayoría de los casos de detección tardía.

El modelo PANDA

El modelo de detección temprana combina la tomografía computarizada sin contraste con un algoritmo de aprendizaje profundo y fue denominado detección de cáncer de páncreas con inteligencia artificial (PANDA, por sus siglas en inglés). La herramienta se entrenó con más de 3.200 conjuntos de imágenes de una institución de cáncer de páncreas en China y pudo detectar diferencias sutiles de densidad en las tomografías computarizadas sin contraste, que pueden ser difíciles de percibir a simple vista.

En una validación real, que involucró a 20.530 pacientes, PANDA alcanzó un porcentaje de especificidad del 99,9 %, cifra que representa un caso falso positivo por cada 1.000 pruebas. El modelo desarrollado superó la sensibilidad media alcanzada por los radiólogos en un 34,1 %, alcanzando una capacidad para detectar tumores pancreáticos de alrededor del 92,9 %.

Criterio de los expertos

Los expertos clínicos Jörg Kleeff y Ulrich Ronellenfitsch, del Centro Médico Universitario de Halle (Alemania), reconocieron en un comentario publicado en el mismo número de Nature Medicine que las “métricas de precisión del algoritmo PANDA son superiores a las de varios métodos de detección reconocidos“.

Sin embargo, también señalaron una serie de limitaciones del estudio retrospectivo. En particular, indicaron que se necesitaban más evaluaciones antes de que la detección basada en IA pudiera convertirse en una práctica generalizada y subrayaron que en la investigación no se informaron resultados sobre la detección temprana de lesiones pequeñas.

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