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Un método innovador de detección temprana del cáncer de páncreas, que combina imágenes médicas con un algoritmo de inteligencia artificial, podría ayudar a salvar miles de vidas cada año.
Científicos e investigadores desarrollaron 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 por 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.
La alta tasa de muertes por este cáncer se debe a la dificultad para descubrirlo en sus primeras etapas donde permanece asintomático y los expertos señalaron que una amplia validación de este modelo podría contribuir a salvar muchas vidas.
El oncólogo que trató a Steve Jobs, quien falleció a los 56 años 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, 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 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.
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