Dr. Almeida: «La inteligencia artificial es clave en la detección precoz del cáncer de próstata»

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido, en los últimos tiempos, en una aliada imprescindible de los especialistas médicos. De hecho, en el campo del radiodiagnóstico viene formando parte desde hace tiempo, aunque es ahora cuando resulta más decisiva, al simplificar procesos, aumentar la eficacia en la lectura de estudios o incrementar la precisión diagnóstica.

En el Hospital Universitario Nuestra Señora del Rosario, de Madrid, se utiliza para el diagnóstico precoz de los cánceres de pulmón y de próstata. El Dr. Nicolás Almeida, uno de los especialistas del servicio que dirige el Dr. Eliseo Vañó, explica a OKSALUD las importantes aportaciones de la IA en el trabajo diario de los radiólogos: «La IA está destinada a quedarse para mejorar nuestro trabajo y, sobre todo, beneficiar la salud de nuestros pacientes».

PREGUNTA.- ¿Cuándo irrumpe la IA en el campo del radiodiagnóstico?

RESPUESTA.- La IA ha formado parte de la radiología desde hace ya bastante tiempo, pero es, en los últimos años, cuando se produce un avance muy rápido e irrumpe definitivamente como un elemento habitual en nuestro campo. En sus inicios los primeros métodos diagnósticos basados en IA tenían un menor rendimiento. Sin, embargo varios modelos recientes de IA son capaces de igualar e incluso superar a los humanos en ciertos procesos diagnósticos. Una manera resumida del proceso diagnóstico en radiología sería: detectar un hallazgo, describirlo, caracterizarlo, llegar a un diagnóstico y, posteriormente, monitorizar la enfermedad. La eficacia de este proceso dependerá fundamentalmente de la experiencia y los conocimientos del radiólogo y, en ocasiones, será subjetivo. La IA destaca en el reconocimiento de patrones complejos en imágenes, datos y puede proporcionar una evaluación cuantitativa de forma automatizada. Esto aumenta la precisión y la reproductibilidad de las exploraciones.

P.- ¿Aliada o enemiga del profesional médico?

R.- La IA no es un enemigo del radiólogo, más bien es su principal aliado, ya que simplifica varios procesos, incrementa la eficacia en la lectura de estudios y aumenta la reproductibilidad y la precisión diagnóstica. La IA ayuda al radiólogo y al paciente, ya que facilita la detección y adecuada caracterización de los hallazgos, ofreciendo un claro beneficio sanitario. Todo esto sin quitar el lado humado de la práctica clínica.

P.- ¿Cuándo se incorpora al Hospital Universitario Nuestra Señora del Rosario?

R.- La IA ha formado parte casi desde un inicio de nuestro servicio y lo sigue haciendo en nuestra práctica habitual. Por ejemplo, en la cuantificación de la carga de calcio coronario, segmentación de arterias, cuantificación de la estenosis vascular, caracterización de placas de ateroma, entre otras. Sin embargo, debemos destacar que desde que el servicio adquirió el equipo de TC espectral de última generación CT 7500, se ha potencializado la aplicación de la IA y han surgido nuevas oportunidades para su aplicación.

P.- ¿Qué aplicaciones tiene la IA en los TC o resonancias magnéticas? ¿Cuáles son sus principales aportaciones?

R.- Innumerables. En el caso del TC, se pueden concretar en detección de nódulos pulmonares, segmentación automática de órganos, cuantificación de la estenosis vascular, caracterización de la placa de ateroma, estimación de la probabilidad de isquemia miocárdica, caracterización tisular, cuantificación de la concentración de yodo, disminución de la dosis de contraste entre otros. Si hablamos de resonancia magnética: reducción de tiempos de adquisición de las imágenes, caracterización tisular, segmentación cardíaca, perfusión cerebral, valoración de la deformación miocárdica, entre otros beneficios.

P.- ¿Qué ventajas genera al radiólogo? ¿Y al paciente?

R.- Para el radiólogo disminuye el tiempo empleado en la interpretación de los estudios, facilita la interpretación, aumenta la reproductibilidad, favorece el seguimiento de las patologías, permite cuantificar los hallazgos y aumenta la precisión diagnóstica. Para el paciente esto significa menor tiempo de espera para los resultados de sus pruebas y disminución de la incertidumbre diagnóstica, entre otras ventajas.

P.- ¿Se abre una nueva vía llena de oportunidades a partir de ahora?

R.- Definitivamente, sí. En nuestro servicio estamos utilizando la IA de manera habitual para la detección precoz del cáncer de próstata y del cáncer de pulmón. Respecto al cáncer de próstata, es el segundo más común en hombres, y se estima que uno de cada ocho será diagnosticado con esta enfermedad. Las resonancias magnéticas son ya el estándar en la atención de estos pacientes. De hecho en el Hospital hacemos unas 600 al año. Ahora, la reciente adquisición del software QP-Prostate, desarrollado por la empresa Quibim, es posible detectar el cáncer de próstata en su etapa inicial, mejorando significativamente el pronóstico y el posterior tratamiento de la enfermedad. Esta tecnología permite el análisis avanzado de imágenes de RM, destacando su capacidad para identificar señales tempranas de cáncer con una precisión sin precedentes, facilitando una evaluación más rápida que contribuye a la personalización del tratamiento para cada paciente.

P.- ¿Y en lo que respecta al cáncer de pulmón?

R.- Respecto al cáncer de pulmón, no hay que perder de vista que es el responsable del 21% del total de muertes relacionadas con cáncer. De todos los casos diagnosticados, apenas el 20-30% se diagnostica en estadios precoces. Este es un dato que influye en el pronóstico de la enfermedad, debido a que la tasa de supervivencia a 5 años en estadios precoces es del 85%, mientras que para estadios avanzados es de apenas el 10%. La mayoría de los casos son asintomáticos y cuando se manifiestan los síntomas, la enfermedad suele estar muy avanzada.

El programa de detección precoz de cáncer de pulmón se basa en la realización de una tomografía computarizada de tórax de baja dosis de radiación, que permite la valoración del parénquima pulmonar, siendo su objetivo fundamental detectar nódulos pulmonares sospechosos para poder diagnosticar cáncer de pulmón de manera temprana. El screening ha demostrado en algunos estudios una disminución de la mortalidad específica para cáncer de pulmón de hasta el 25%.

Las tomografías se realizan con una periodicidad de 12 meses y se adoptan diferentes estrategias de seguimiento o terapéuticas en función de los hallazgos.

En nuestro servicio hemos empezado recientemente con el programa de detección precoz de cáncer de pulmón y para esto utilizamos un software de inteligencia artificial de detección automatizada de nódulos como segunda lectura (Lung Nodule Assessment de Philips basado en ClearRead CT). De esta manera, efectuamos una primera interpretación del estudio de manera habitual y con el software de IA procedemos a una segunda lectura para detectar nódulos que puedan haber sido omitidos. Además, este programa permite realizar mediciones de manera rápida, obteniendo diámetros axiales y volúmenes de manera precisa.

El software tarda entre uno y dos minutos en realizar una lectura del estudio, segmentar los pulmones y detectar nódulos de manera automática, aportando todas sus mediciones. Además, ofrece la oportunidad de generar un reporte estructurado automático. Todos estos factores consiguen ayudar al radiólogo en la interpretación de estos estudios, aumentando la precisión diagnóstica y disminuyendo el tiempo de lectura.

Pero esto es sólo es el primer paso en este campo. La IA en el cáncer de pulmón en un futuro va a permitir, a partir de sus características radiológicas, estimar el tipo histológico, la respuesta a tipos específicos de tratamiento y, probablemente, el pronóstico.