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Enfermedad del cáncer

La inteligencia artificial podría detectar el cáncer de pulmón antes que las tomografías, señalan expertos

Una nueva herramienta desarrollada por investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, en inglés) logró predecir si una persona desarrollaría cáncer de pulmón con una precisión de entre un 86% y un 94%.
Publicado 11 Abr 2023 – 11:03 PM EDT | Actualizado 12 Abr 2023 – 10:59 AM EDT
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Un grupo de investigadores desarrolló una herramienta que usa inteligencia artificial para detectar los primeros síntomas de cáncer de pulmón, incluso antes de que estos sean perceptibles en una tomografía.

La herramienta fue desarrollada por científicos del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT en inglés), quienes la bautizaron Sybil, en honor de las sibilas, las profetisas de la mitología griega y romana.

Los primeros resultados de los estudios, difundidos en enero pasado, indican que la herramienta predijo si una persona podría desarrollar cáncer en el transcurso de un año con una precisión de entre un 86% y un 94%.

El desarrollo de esta herramienta supondría un cambio significativo en la forma en que se predice cáncer de pulmón se sometan a una tomografía al menos una vez al año.

Pero, de acuerdo con los investigadores, Sybil consigue detectar signos con mayor precisión que las tomografías.

“Sybil da una puntuación de riesgo, no un diagnóstico, por lo que es más útil para identificar qué pacientes necesitan un seguimiento o una prueba de detección de cáncer”, explicó la doctora Lecia V. Sequist, directora del Centro para la Innovación en la Detección Temprana del Hospital General de Massachusetts y profesora de medicina en la Escuela de Medicina de Harvard al Medical al medio News Today.

La herramienta Sybil aún no está aprobada por la istración de Alimentos y Medicamentos (FDA en inglés) para su uso fuera de los ensayos clínicos, pero si se aprueba, podría desempeñar un papel único.

¿Qué beneficios podría traer la detección temprana del cáncer de pulmón?

La herramienta, explican los expertos, podría ser un gran avance en la detección temprana del cáncer de pulmón, el tercer cáncer más común en Estados Unidos, según los CDC.

La Sociedad Estadounidense del Cáncer estima que, durante este año, habrá más de 238,000 nuevos casos de cáncer de pulmón y cerca de 127,000 personas morirán a causa de la enfermedad.

La mayoría de las herramientas existentes se utilizan para ayudar a los médicos en el diagnóstico y tratamiento del cáncer pero no para predecir el riesgo futuro de la enfermedad en alguien, como lo hace Sybil.

El cáncer de pulmón es más fácil de tratar si se detecta temprano, comentó a NBC News la doctora Kim Sandler, profesora asociada de radiología en el Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt en Nashville, Tennessee.

Pero la detección temprana es difícil, añadió. Dado que los pulmones no se pueden ver ni sentir, la única forma de detectarlo temprano es con una tomografía computarizada. Cuando aparecen los síntomas, como tos persistente o dificultad para respirar, el cáncer suele estar avanzado y es más difícil de tratar.

Es por ello que esta herramienta podría aumentar la tasa de detección temprana en cáncer de pulmón. “Esto es una gran noticia para los radiólogos”, dijo Sandler, quien también es una de las autoras del estudio.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial para detectar cáncer?

La herramienta analiza la tomografía pero no se detiene en detectar las zonas donde hay un crecimiento anormal provocado por tumores, sino patrones anormales que podrían indicar a los médicos si hay riesgos.

El informe del MIT señala que Sybil pudo detectar señales que los radiólogos no pudieron encontrar hasta años después, según explicó Florian Fintelmann, uno de los investigadores que participaron en el estudio, a NBC News.

“El futuro de la radiología será asistido con la inteligencia artificial”, afirmó. Fintelmann subrayó, no obstante, que la herramienta complementa el trabajo de los radiólogos y no los reemplaza.

Además, falta mucho para el desarrollo de la herramienta. “Muchos datos que provienen de instituciones médicas o ensayos clínicos no representan la diversidad de nuestro país”, comentó.

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