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Inteligencia Artificial y cáncer de tiroides: una forma de mejorar y acelerar su diagnóstico

Los programas de análisis de imágenes ecográficas de tiroides basados en inteligencia artificial han demostrado que pueden reducir la subjetividad y mejorar la eficiencia diagnóstica

IA y cáncer de tiroides (Foto: Freepik)
IA y cáncer de tiroides (Foto: Freepik)

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03.12.2022 - 00:30

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La Inteligencia Artificial (IA) ha superado en varios campos a la capacidad humana a la hora de realizar determinadas tareas de manera rápida y eficaz debido a sus numerosos avances en los últimos años, como ha ocurrido con la medicina y sus diversas ramas. Un ejemplo de ello es la endocrinología. Se ha demostrado que la IA puede de mejorar el diagnóstico de tumores del tiroides y, además, evita realizar punciones al paciente. Los algoritmos matemáticos analizan las imágenes con menos subjetividad que la ecografía, que es la actual prueba de elección.

Concretamente, desde hace aproximadamente una década, los especialistas en Endocrinología han incorporado la exploración ecográfica como herramienta diagnóstica y de seguimiento. Más recientemente, también se ha empleado en el tratamiento mediante técnicas percutáneas mínimamente invasivas, como la ablación química con etanol o térmica con radiofrecuencia o láser.[banner-DFP_1]

La realidad es que, los nódulos de la glándula tiroides pueden afectar hasta un 50% de la población y es fundamental determinar aquéllos que pueden ser malignos. Para ello, la prueba de imagen de elección es la ecografía, que permite detectar las características de los tumores que los hacen más sospechosos de malignidad a los que se les deberá realizar una punción para estudiar la citología. “Aun siendo una exploración de alto rendimiento diagnóstico, la ecografía tiene un componente subjetivo por lo que pueden existir diferencias de apreciación entre observadores”, explica Jordi Reverter, miembro de la Sociedad Española de Endocrinología y Nutrición (SEEN).

El experto confía en que “el desarrollo y la mejora de los algoritmos permitan ampliar la utilidad y fiabilidad de estos sistemas”

Con la mejora de la IA aplicada en este campo, se analizan las imágenes ecográficas detectando de forma automática las características de riesgo de malignidad y establecen la clasificación de riesgo y la necesidad de realizar la punción-biopsia. Se basan en algoritmos computacionales de aprendizaje de máquina y sistemas neuronales convolucionales que una vez alimentados con gran cantidad de imágenes de nódulos benignos y malignos, “aprenden” a diferenciarlos. El Dr. Reverter aclara que, “su rendimiento diagnóstico se ha demostrado que es similar, aunque no superior a un observador experto, pero supera a exploradores menos experimentados que a su vez pueden mejorar su precisión utilizando el programa”

 “Nuestro grupo del Hospital GermansTrias i Pujol de Badalona, validó por primera vez en Europa uno de los dos sistemas actualmente disponibles para su aplicación clínica confirmando su utilidad para reducir la subjetividad de la ecografía de tiroides y eventualmente la disminución de punciones con el consiguiente beneficio para los pacientes”, añade.[banner-DFP_4]

Por otra parte, hoy en día un número significativo de hospitales en nuestro país utilizan este tipo de ecografía de forma rutinaria en el diagnóstico y seguimiento de las enfermedades benignas y malignas de la tiroides. Pero, además lo están incorporando en otros campos como la nutrición o el sistema vascular.

La IA analiza las imágenes ecográficas detectando de forma automática las características de riesgo de malignidad

“Para ello existen cursos en cada uno de los ámbitos y se está trabajando para que al terminar la especialidad todos los residentes de Endocrinología tengan la formación adecuada. La aplicación posterior de los sistemas de inteligencia artificial no supone más que un breve período de aprendizaje al ser programas muy intuitivos para el profesional”, asegura el endocrino.

La clave está en establecer dónde incorporar estos sistemas en el proceso diagnóstico y tener en cuenta que si se utilizan como herramienta de cribado es importante saber interpretar los resultados del programa, para lo cual se requiere “personal técnico que filtre con seguridad los casos que deben ser atendidos a nivel especializado o que requieran exploración citológica”. Este experto confía en que “el desarrollo y la mejora de los algoritmos permitan ampliar la utilidad y fiabilidad de estos sistemas”.

LA IA EN LA ENDOCRINOLOGÍA

A día de hoy sólo se dispone de dos sistemas de análisis de imágenes ecográficas de tiroides autorizados por las autoridades sanitarias americana y europea, pero hay otros pendientes de aprobación. Todos ellos son sistemas de ayuda al diagnóstico que no trabajan de forma autónoma. Nuestro grupo ha participado en la creación de uno de ellos.

Su rendimiento diagnóstico es similar a lo comentado previamente. Existen múltiples grupos que están desarrollando sus propios programas y que ellos mismos han validado. Pero, "no sabemos cuántos podrán llegar a comercializarse, pero en todo caso están ayudando a mejorar sus prestaciones y a la investigación en este campo" finaliza el endocrino.

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