Investigadores del MIT (Massachusetts Institute of Technology) han desarrollado un nuevo modelo de aprendizaje profundo basado en inteligencia artificial que puede predecir el riesgo de cáncer de pulmón hasta seis años antes a través de una sola tomografía computarizada de baja dosis.
El cáncer de pulmón es el cáncer más mortal del mundo y causa más muertes que los tres cánceres siguientes combinados. También es extremadamente difícil para los humanos encontrar la enfermedad en forma temprana al observar los escáneres.
Los modelos actuales de predicción del cáncer de pulmón requieren una combinación de información demográfica, factores de riesgo clínicos y anotaciones radiológicas, mientras que el modelo llamado “Sybil” está diseñado para usar una tomografía de tórax de dosis baja única para predecir el riesgo de cáncer de pulmón que ocurre de 1 a 6 años después. una proyección
Peter Mikhael, coautor y estudiante de doctorado del MIT, comparó el proceso general de detección del cáncer de pulmón con “tratar de encontrar una aguja en un pajar”.
Sin embargo, al trabajar con un conjunto diverso de escaneos de dos hospitales y el National Lung Cancer Screening Trial, el estudio mostró que Sybil pudo predecir el riesgo de cáncer de pulmón tanto a corto como a largo plazo, obteniendo puntajes de índice C entre 0.75 y 0.80. Los valores por encima de 0,8 indican un patrón fuerte.
Al predecir el riesgo de cáncer con un año de antelación, el modelo fue aún más exitoso: obtuvieron una puntuación de entre 0,86 y 0,94 en una curva de probabilidad ROC-AUC (considerada excelente para valores de AUC con 1,00 como puntuación más alta posible).
No hay cáncer visible en las exploraciones
Los datos de imágenes utilizados para entrenar a Sybil carecían en gran medida de cualquier signo de cáncer porque el cáncer de pulmón en etapa temprana ocupa pequeñas porciones del pulmón, solo una fracción de los cientos de miles de píxeles que componen cada tomografía computarizada.
Las porciones más densas del tejido pulmonar conocidas como nódulos pulmonares tienen el potencial de ser cancerosas, pero la mayoría no lo son y, en cambio, son infecciones curadas o irritantes transportados por el aire.
El coautor Jeremy Wohlwend se sorprendió con la puntuación de Sybil, a pesar de la ausencia de cáncer visible.
“Descubrimos que, si bien los humanos no podíamos ver dónde estaba el cáncer, el modelo aún podía tener un poder predictivo sobre qué pulmón finalmente desarrollaría cáncer”.
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La profesora Regina Barzilay dirigió el equipo de investigación de Clínica Jamel en el MIT, en colaboración con el Mass General Cancer Center y el Chang Gung Memorial Hospital en Taiwán, quienes publicaron el estudio en la revista de oncología clínica.
Este modelo tiene como objetivo acercar a la comunidad de investigación a superar los sistemas heredados en el cuidado de la salud y ayudar a tratar mejor a los pacientes actuales y futuros.
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