Según un estudio publicado la semana pasada en Nature Medicine, 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. 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 indican que, una amplia validación de este modelo podría contribuir a salvar muchas vidas.
Los investigadores dieron a conocer el modelo PANDA, modelo de detección temprana que 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 %.
Por su parte, los expertos clínicos Jörg Kleeff y Ulrich Ronellenfitsch, del Centro Médico Universitario de Halle de 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.
