La innovadora tecnología de inteligencia artificial demuestra su potencial para identificar a los no fumadores con mayor riesgo de desarrollar cáncer de pulmón mediante el análisis de una sola radiografía de tórax.
En un salto innovador para la ciencia médica, investigadores de Estados Unidos han presentado un modelo de inteligencia artificial que podría remodelar las estrategias de detección del cáncer de pulmón.
Esta herramienta de inteligencia artificial, presentada en la reunión anual de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA), muestra su capacidad para identificar a los no fumadores con mayor riesgo de desarrollar cáncer de pulmón, ofreciendo un potencial salvavidas para una intervención temprana.
El cáncer de pulmón, la principal causa de muerte por cáncer en todo el mundo, se ha asociado durante mucho tiempo con el tabaquismo. Sin embargo, un estudio publicado en el sitio especializado Zenger News, arroja luz sobre un grupo que a menudo se pasa por alto: los no fumadores o los fumadores ocasionales, que también pueden enfrentar un riesgo sustancial.
El modelo de IA, denominado ‘CXR-Lung-Risk‘, demostró una precisión notable al identificar un subconjunto de pacientes con un riesgo 2.1 veces mayor de desarrollar cáncer de pulmón entre casi 17,500 personas.
La doctora Anika Walia, autora principal del estudio y estudiante de medicina de la Facultad de Medicina de la Universidad de Boston, destacó los desafíos que enfrentan los no fumadores en los protocolos de detección actuales.
“Las directrices actuales de Medicare y USPSTF recomiendan la detección por TC del cáncer de pulmón solo en personas con un historial importante de tabaquismo”, anotó Walia. Esta exclusión a menudo resulta en el descubrimiento de cáncer de pulmón en no fumadores en etapas más avanzadas, lo que enfatiza la necesidad de un cambio de paradigma en las estrategias de detección.
El modelo ‘CXR-Lung-Risk’ utiliza el aprendizaje profundo, una forma avanzada de inteligencia artificial, para examinar las radiografías de tórax en busca de patrones asociados con el riesgo de cáncer de pulmón. Lo que distingue a este enfoque es su dependencia de una única imagen de rayos X de tórax, lo que lo convierte en una herramienta de detección práctica y ampliamente disponible en los registros médicos electrónicos.
El estudio, que extrajo datos del ensayo de detección del cáncer de próstata, pulmón, colorrectal y ovario (PLCO), involucró casi 150,000 radiografías de tórax. Los resultados, validados en un grupo separado de no fumadores, revelaron que el 28 por ciento de las personas de alto riesgo identificadas por el modelo de IA recibieron posteriormente un diagnóstico de cáncer de pulmón.
El autor principal, el doctor Michael Lu, enfatizó el impacto potencial de esta herramienta de IA y afirmó: “Esta herramienta de IA abre la puerta a la detección oportunista de personas que nunca han fumado y tienen un alto riesgo de cáncer de pulmón, utilizando radiografías de tórax existentes en el historial médico electrónico”.
A medida que las tasas de tabaquismo disminuyen, la importancia de los métodos de detección temprana para los no fumadores se vuelve cada vez más crucial.
El estudio marca un paso significativo hacia una detección del cáncer de pulmón más inclusiva y eficaz, desafiando las normas convencionales y ofreciendo esperanza para intervenciones oportunas en personas que tradicionalmente han sido excluidas de las pruebas de detección de rutina.
A medida que la comunidad médica explora estos hallazgos prometedores, el papel de la IA en revolucionar la detección del cáncer ocupa un lugar central, salvando potencialmente vidas mediante la identificación e intervención tempranas.
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