Investigadores del MIT han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial llamada Sybil para evaluar el riesgo de cáncer de pulmón en pacientes. La herramienta utiliza aprendizaje profundo para analizar las imágenes de tomografía computarizada de baja dosis (LDCT) del pulmón y predecir el riesgo de que un paciente desarrolle cáncer de pulmón dentro de los próximos seis años, sin la ayuda de un radiólogo.
Los investigadores demostraron que Sybil logró índices C de 0.75, 0.81 y 0.80 en un plazo de seis años a partir de conjuntos diversos de imágenes LDCT del pulmón, lo que se considera un buen o un fuerte rendimiento. La herramienta aún está en desarrollo y todavía no está claro cuándo estará disponible para su uso clínico.
El cáncer de pulmón es el cáncer más mortal en el mundo, causando 1.7 millones de muertes en todo el mundo en 2020, matando a más personas que los próximos tres cánceres más mortales combinados. A pesar de la aparición de nuevas terapias para combatir el cáncer de pulmón en los últimos años, la mayoría de los pacientes con cáncer de pulmón aún sucumben a la enfermedad. La detección temprana es clave para mejorar las posibilidades de supervivencia y Sybil ayudaría a identificar a los pacientes en riesgo de desarrollar cáncer de pulmón.
La idea es que Sybil pueda proporcionar un enfoque personalizado para evaluar el riesgo de cáncer de pulmón en cada paciente, lo que ayudaría a detectar el cáncer en las etapas iniciales, cuando todavía se puede extirpar quirúrgicamente. Sin embargo, la naturaleza tridimensional de las imágenes de tomografía hizo que fuera un desafío construir Sybil. Los datos de imágenes utilizados para entrenar a Sybil estaban en gran parte ausentes de cualquier signo de cáncer debido a que el cáncer de pulmón en etapas tempranas ocupa solo pequeñas porciones del pulmón. Los investigadores tuvieron que etiquetar cientos de imágenes de tomografía con tumores cancerosos visibles para entrenar a Sybil antes de probar el modelo en imágenes de tomografía sin signos de cáncer.
A pesar de los desafíos, Sybil ha demostrado ser una herramienta prometedora para evaluar el riesgo de cáncer de pulmón. Los investigadores han logrado obtener resultados con un alto rendimiento en las pruebas realizadas con datos del National Lung Cancer Screening Trial (NLST), Mass General Hospital (MGH) y Chang Gung Memorial Hospital (CGMH). Estos resultados sugieren que Sybil podría ser una herramienta valiosa en el diagnóstico y tratamiento temprano del cáncer de pulmón.
Sin embargo, es importante mencionar que Sybil todavía está en desarrollo y no está disponible para su uso clínico en este momento. Los investigadores planean seguir trabajando en el desarrollo de la herramienta y realizando pruebas adicionales antes de lanzarla al mercado. Aunque aún quedan desafíos por superar, el potencial de Sybil para mejorar la detección temprana del cáncer de pulmón y mejorar las posibilidades de supervivencia es enorme.
Más información en ascopubs.org.
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by Juan Diego Polo via Wwwhat's new?
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