La inteligencia artificial es mejor que los radiólogos para detectar el cáncer de próstata en la resonancia magnética
Último revisado: 14.06.2024
Todo el contenido de iLive se revisa médicamente o se verifica para asegurar la mayor precisión posible.
Tenemos pautas de abastecimiento estrictas y solo estamos vinculados a sitios de medios acreditados, instituciones de investigación académica y, siempre que sea posible, estudios con revisión médica. Tenga en cuenta que los números entre paréntesis ([1], [2], etc.) son enlaces a estos estudios en los que se puede hacer clic.
Si considera que alguno de nuestros contenidos es incorrecto, está desactualizado o es cuestionable, selecciónelo y presione Ctrl + Intro.
La inteligencia artificial (IA) tiene más probabilidades de detectar el cáncer de próstata que los radiólogos. Además, la IA tiene la mitad de probabilidades de provocar falsas alarmas. Así lo demuestra un estudio internacional coordinado por el Centro Médico de la Universidad de Radboud y publicado en The Lancet Oncology. Este es el primer estudio a gran escala en el que un equipo internacional evalúa y compara de forma transparente la IA con las evaluaciones de los radiólogos y los resultados clínicos.
Los radiólogos se enfrentan a una carga de trabajo cada vez mayor a medida que los hombres con mayor riesgo de cáncer de próstata ahora se someten de forma rutinaria a resonancias magnéticas de próstata. El diagnóstico del cáncer de próstata mediante resonancia magnética requiere una gran experiencia y los radiólogos experimentados son escasos. La IA puede ayudar a resolver estos problemas.
El experto en inteligencia artificial Henkjan Hausman y el radiólogo Maarten de Rooy, líderes del proyecto PI-CAI, organizaron una importante competición entre equipos de IA y radiólogos en la que participó un equipo internacional. Junto con otros centros de los Países Bajos y Noruega, realizaron más de 10.000 exploraciones por resonancia magnética. Identificaron de forma transparente la presencia de cáncer de próstata para cada paciente. A varios grupos de todo el mundo se les ha permitido desarrollar IA para analizar estas imágenes.
Las cinco aplicaciones principales se combinaron en un súper algoritmo para analizar exploraciones por resonancia magnética en busca de la presencia de cáncer de próstata. Finalmente, las valoraciones de la IA se compararon con las de un grupo de radiólogos en cuatrocientas resonancias magnéticas de próstata.
Diagnóstico preciso La comunidad PI-CAI reúne a más de doscientos equipos de IA y 62 radiólogos de veinte países. Compararon los resultados de la IA y los radiólogos no solo entre sí, sino también con el estándar de oro, rastreando los resultados de los hombres a los que se les realizaron exploraciones. En promedio, los hombres fueron seguidos durante cinco años.
Este primer estudio internacional sobre el uso de la IA en el diagnóstico del cáncer de próstata muestra que la IA detecta casi un 7% más de cánceres de próstata importantes que un grupo de radiólogos. Además, la IA identifica áreas sospechosas que luego resultan no cancerosas en un 50% menos de casos. Esto significa que el número de biopsias se puede reducir a la mitad utilizando IA.
Si estos resultados se confirman en estudios posteriores, podrían ser de gran ayuda para los radiólogos y los pacientes en el futuro. Esto puede reducir la carga de trabajo de los radiólogos, proporcionar diagnósticos más precisos y minimizar las biopsias de próstata innecesarias. La IA desarrollada aún necesita ser validada y actualmente aún no está disponible para los pacientes en un entorno clínico.
Sistema de calidad Houseman señala que la sociedad no confía en la IA. "Esto sucede porque a veces los fabricantes crean IA que no son lo suficientemente buenas", explica. Está trabajando en dos cosas. La primera es una prueba pública y transparente para evaluar de manera justa la IA. El segundo es un sistema de gestión de calidad similar al de la industria de la aviación.
"Si los aviones casi chocan, el comité de seguridad investigará cómo mejorar el sistema para evitar que esto suceda en el futuro. Quiero lo mismo para la IA. Quiero investigar y desarrollar un sistema que aprenda de cada error para que La IA está controlada y podría seguir mejorando. De esta manera, podemos generar confianza en la IA en la atención médica. Una IA óptima y controlada puede ayudar a que la atención médica sea mejor y más eficiente".