La IA mejora el cribado de cáncer de mama, pulmón y próstata

Después de los robots cirujanos y los asistentes virtuales en intervenciones quirúrgicas complicadas, la tecnología sanitaria llega al siguiente escalón de la mano de la Inteligencia Artificial (IA): el cribado de los distintos tipos de cáncer. En un momento como el actual, en el que se estima que esta enfermedad afectará a 1 de cada 2 hombres y 1 de cada 3 mujeres a lo largo de su vida– la detección temprana se hace más necesaria que nunca, ya que incrementa exponencialmente el éxito de los tratamientos y disminuye los costes sanitarios.

«Ciertas tareas que requieren mucho tiempo en la rutina clínica pueden automatizarse y estandarizarse y, al mismo tiempo, brindar a los pacientes un diagnóstico y tratamiento precisos. Esto es crucial en la atención del cáncer, ya que cuanto antes y con mayor precisión se diagnostique, mayores serán las posibilidades de curación. Hay que tener en cuenta que el coste de tratar a una persona con un cáncer en fase avanzada es entre un 30 y un 40% mayor que el de tratarla en un estadio inicial. En cáncer de mama, por ejemplo, se sabe que incrementar el número de cribados en 30% al año es más coste-efectivo que tratar a un 1% más de personas con cáncer al año (eso sin tener en cuenta los costes indirectos de bajas, pérdida de productividad, etc.)», señaló Sourabh Pagaría, vicepresidente Siemens Healthineers para el sur de Europa, en un encuentro con la prensa que tuvo lugar la semana pasada en la sede la compañía en Erlangen (Alemania).

Con más de 20 años de experiencia en la aplicación de la IA en la tecnología médica, la empresa posee más de 900 familias de patentes relacionadas con el «machine learning».

IA en cáncer de mama

La tecnología sanitaria es un aliado clave en este aspecto, especialmente los nuevos sistemas de diagnóstico que permiten, a través de la IA y el «deep learning», ofrecer resultados más precisos e incluso detectar la posibilidad de neoplasias malignas antes de que un radiólogo examine las pruebas. En cáncer de mama, por ejemplo, la tecnología de lectura de imágenes syngo.Breast Care, de Siemens Healthineers, está implantada en el Centro Médico de la Universidad de Radboud, en Nijmegen (Países Bajos), especializado en este tipo de tumores.

Los radiólogos analizan un flujo constante de imágenes cada semana con la ayuda de Transpara, una aplicación de apoyo a la toma de decisiones interactiva que está perfectamente conectada con la solución de lectura de datos de Siemens Healthineers. Con la función de puntuación del software, las mamografías y tomografías se evalúan para detectar la posibilidad de tumores. Las puntuaciones de 1 a 5 indican un riesgo muy bajo, mientras que un 10 indica la mayor probabilidad de una anomalía maligna.

«La IA sería como el primer radiólogo que examina las imágenes. Esto se traduce en que, en casos de una puntuación muy baja –como 3, por ejemplo–, una segunda lectura, como se requiere en muchos programas de detección, sería innecesaria. Por tanto, menos mujeres tendrían que regresar al hospital para realizar más análisis mientras se mantiene la misma sensibilidad», destacó la radióloga Ritse Mann. Otro beneficio que aporta la IA con este software es el soporte de decisiones integrado. Esto permite a los radiólogos realizar evaluaciones más precisas de las lesiones y calcificaciones. La herramienta funciona de forma interactiva. Si un radiólogo ve una anomalía en una mamografía, puede hacer «clic» en la región sospechosa. Luego, el software muestra, basándose en una puntuación de 1 a 95, cuál es la probabilidad de que haya una enfermedad maligna.

Cáncer de pulmón y de próstata

Cuando se trata del diagnóstico real y la lectura de imágenes médicas, la IA puede ayudar al radiólogo detectando y marcando automáticamente nódulos pulmonares en imágenes de tomografía computarizada. En caso de que haya algún hallazgo y el paciente inicie la terapia, el software AI-Rad Companion Chest CT también podrá utilizarse en las sesiones de seguimiento.

En cáncer de próstata, donde la resonancia magnética suele ser la modalidad de imagen de elección, se ha desarrollado específicamente un AI-Rad Companion Prostate MR para brindar a los radiólogos apoyo para la biopsia. El software realiza una segmentación automatizada y una estimación del volumen de la próstata. Cuando se conoce el valor del antígeno prostático específico (PSA), la IA puede calcular la densidad del PSA basándose en eso. El radiólogo puede marcar y caracterizar manualmente las lesiones y otros objetivos y agregar comentarios. Las segmentaciones, los objetivos encontrados y los contornos grabados se pueden exportar para que el urólogo los fusione con imágenes de ultrasonido como guía para la biopsia.