Una nueva investigaci\u00f3n muestra que un programa de inteligencia artificial (IA) puede determinar si un no fumador tiene un alto riesgo de desarrollar c\u00e1ncer de pulm\u00f3n examinando solo una imagen de rayos X.<\/p>\n\n\n\n
“Esta herramienta de IA abre la puerta a la detecci\u00f3n oportunista de los nunca fumadores con alto riesgo de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, utilizando radiograf\u00edas de t\u00f3rax existentes”, afirm\u00f3 el autor del estudio, el Dr. Michael T. Lu, codirector del Centro de Investigaci\u00f3n de Im\u00e1genes Cardiovasculares del Hospital General de Massachusetts, en un comunicado.<\/p>\n\n\n\n
Esto es crucial porque la Red Nacional Integral del C\u00e1ncer (NCCN, por sus siglas en ingl\u00e9s) s\u00f3lo recomienda tomograf\u00edas computarizadas de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n para personas con un riesgo de 1,3 % o m\u00e1s de desarrollar c\u00e1ncer de pulm\u00f3n dentro de seis a\u00f1os, lo que actualmente incluye a fumadores o aquellos con antecedentes familiares de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Sin embargo, seg\u00fan la Sociedad Estadounidense del C\u00e1ncer, entre el 10 y el 20% de los c\u00e1nceres de pulm\u00f3n ocurren en no fumadores. Pero como los m\u00e9dicos no tienen forma de predecir qu\u00e9 no fumadores tienen mayor riesgo de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, han sido excluidos de las directrices federales sobre recomendaciones de detecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
En el nuevo estudio, los investigadores probaron su modelo de IA, denominado “CXR Lung-Risk” en miles de radiograf\u00edas de t\u00f3rax de no fumadores de entre 55 y 74 a\u00f1os. La IA identific\u00f3 que el 28% ten\u00eda alto riesgo de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
De este grupo de alto riesgo, casi 3 de cada 100 desarrollaron c\u00e1ncer de pulm\u00f3n en seis a\u00f1os, lo que es m\u00e1s del doble del umbral m\u00ednimo que desencadena una recomendaci\u00f3n de detecci\u00f3n. Los investigadores presentaron sus resultados en la reuni\u00f3n anual de la Sociedad Radiol\u00f3gica de Am\u00e9rica del Norte (RSNA), que se celebr\u00f3 entre el 26 y el 30 de noviembre.<\/p>\n\n\n\n
CXR Lung-Risk es un modelo de aprendizaje profundo, lo que significa que aprende reconociendo patrones y de la propia experiencia del sistema moviendo los datos entre muchas capas de redes neuronales, de manera similar a c\u00f3mo aprenden los humanos. Los investigadores entrenaron el algoritmo con 147.497 radiograf\u00edas de t\u00f3rax de 40.643 fumadores asintom\u00e1ticos y no fumadores del ensayo de detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de pr\u00f3stata, pulm\u00f3n, colorrectal y ovario (PLCO) que se llev\u00f3 a cabo entre 1993 y 2001. Algunas de estas personas continuaron desarrollar c\u00e1ncer de pulm\u00f3n dentro de los seis a\u00f1os posteriores a su inclusi\u00f3n en el ensayo. Luego, la IA analiz\u00f3 radiograf\u00edas sin etiquetar, tomadas entre 2013 y 2014, de 17.407 no fumadores para determinar las probabilidades de un diagn\u00f3stico futuro, clasificando a los pacientes en grupos de riesgo bajo, moderado y alto.<\/p>\n\n\n\n
El 2,9% de los pacientes del grupo de alto riesgo que desarrollaron c\u00e1ncer de pulm\u00f3n ten\u00edan un riesgo 2,1 veces mayor de desarrollar c\u00e1ncer de pulm\u00f3n en comparaci\u00f3n con el grupo de bajo riesgo. Tambi\u00e9n superaron con creces el umbral de riesgo del 1,3% para activar una recomendaci\u00f3n de detecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
“Dado que las tasas de tabaquismo est\u00e1n disminuyendo, los enfoques para detectar el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n en forma temprana en quienes no fuman ser\u00e1n cada vez m\u00e1s importantes”, afirm\u00f3 Lu. Dado que las tasas de tabaquismo est\u00e1n disminuyendo, a\u00f1adi\u00f3, la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n en quienes no fuman ser\u00e1 m\u00e1s importante en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n