IA supera a los radiólogos en detección del cáncer de próstata en resonancias magnéticas

Los radiólogos están experimentando una mayor carga de trabajo a medida que más hombres con alto riesgo de cáncer de próstata se someten de forma rutinaria a exploraciones por resonancia magnética de la próstata. El diagnóstico del cáncer de próstata mediante resonancia magnética es complejo y requiere una experiencia considerable, lo que supone un desafío debido a la escasez de radiólogos experimentados. Ahora, un estudio internacional ha demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede aliviar estos desafíos al identificar el cáncer de próstata con más frecuencia que los radiólogos y generar menos falsas alarmas.

En este primer estudio a gran escala coordinado por el Centro Médico de la Universidad de Radboud (Nijmegenm, Países Bajos), un equipo de investigación internacional realizó una evaluación transparente comparando la IA con las evaluaciones de los radiólogos con los resultados clínicos. Los investigadores organizaron una importante competición entre equipos de IA y radiólogos, en la que participaron participantes de varios centros de los Países Bajos y Noruega, que realizaron más de 10.000 exploraciones por resonancia magnética. Se revisaron las exploraciones de cada paciente para confirmar la presencia de cáncer de próstata, lo que permitió a grupos de todo el mundo desarrollar herramientas de inteligencia artificial para el análisis de imágenes. Las cinco principales presentaciones de IA se integraron en un súper algoritmo para evaluar las resonancias magnéticas de próstata. Luego, estas evaluaciones de IA se compararon con las realizadas por un panel de radiólogos en cuatrocientas exploraciones. El estudio comunitario PI-CAI involucró a más de doscientos equipos de IA y 62 radiólogos de 20 países en esta iniciativa. Compararon los hallazgos de la IA no sólo con los de los radiólogos sino también con un estándar de oro, rastreando los resultados de los hombres cuyas exploraciones fueron analizadas durante un seguimiento promedio de cinco años.

Este estudio internacional pionero PI-CAI sobre la IA en el diagnóstico de la próstata reveló que la IA detectó casi un 7 % más de cánceres de próstata importantes que los radiólogos. Además, la IA identificó la mitad de áreas sospechosas no cancerosas en comparación con los radiólogos, lo que sugiere que la cantidad de biopsias innecesarias podría reducirse a la mitad con la integración de la IA. Si estos hallazgos son consistentes en estudios adicionales, podrían ayudar significativamente a los radiólogos y a los pacientes al reducir la carga de trabajo de los radiólogos, mejorar la precisión del diagnóstico y disminuir las biopsias de próstata innecesarias. La IA desarrollada a través de este estudio aún requiere validación y aún no está disponible para uso clínico. Los líderes del proyecto señalan que la confianza de la sociedad en la IA es limitada, ya que algunos sistemas desarrollados son deficientes. Ahora se centran en crear una plataforma de pruebas pública y transparente para evaluar de manera justa los sistemas de IA y están desarrollando un sistema de gestión de calidad similar al utilizado en la industria de la aviación.

"Si los aviones casi chocan, un comité de seguridad estudiará cómo mejorar el sistema para que esto no vuelva a suceder en el futuro", afirmó Henkjan Huisman, experto en inteligencia artificial y líder del proyecto del estudio PI-CAI. “Quiero lo mismo para la IA. Quiero investigar y desarrollar un sistema que aprenda de cada error para que la IA sea monitoreada y pueda seguir mejorando. De esa manera, podemos generar confianza en la IA para la atención médica. Una IA óptima y gobernada puede ayudar a que la atención sanitaria sea mejor y más eficiente”. Los hallazgos del estudio PI-CAI se publicaron en The Lancet Oncology el 11 de junio de 2024.

Enlaces relacionados:
Centro médico de la Universidad de Radboud

Visitar la expo >

Miembro Oro

Solid State Kv/Dose Multi-Sensor

AGMS-DM+

New

LED-Based X-Ray Viewer

Dixion X-View

New

Miembro Plata

Radiographic Positioning Equipment

2-Step Multiview Positioning Platform

New

Ultrasound System

Aplio me