La inteligencia artificial potencia el diagnóstico de precisión del cáncer de próstata
El cáncer de próstata es la segunda causa principal de cáncer entre los varones europeos. El cribado convencional se basa en los niveles de antígeno prostático específico (PSA, por sus siglas en inglés) en sangre, que pueden indicar anomalías prostáticas pero carecen de especificidad. El examen clínico y la ecografía también tienen una sensibilidad limitada y a menudo no detectan tumores en estadios tempranos ni distinguen la enfermedad agresiva de la indolente. Recientemente, la resonancia magnética multiparamétrica (RMmp) se ha revelado como una herramienta más precisa para detectar y evaluar el cáncer de próstata. Combina múltiples técnicas de imagen para proporcionar información detallada sobre la localización del tumor, su tamaño y la probabilidad de malignidad. Sin embargo, la interpretación de estas complejas exploraciones requiere una formación especializada, está sujeta a la variabilidad entre médicos y sigue siendo un proceso que requiere mucho tiempo.
Aprovechar el poder de la IA
Para hacer frente a estos retos, el proyecto ProCAncer-I(se abrirá en una nueva ventana), financiado con fondos europeos, ha desarrollado una plataforma basada en IA que combina datos de imagen de alta calidad con información clínica para mejorar el diagnóstico, la estratificación de los pacientes y el seguimiento de la enfermedad. «Nuestra ambición era desarrollar modelos de IA que pudieran detectar y caracterizar el cáncer de próstata a partir de exploraciones de RMmp, con un rendimiento superior al de los estándares actuales», afirma el coordinador del proyecto, Manolis Tsiknakis, de la Fundación para la Investigación y la Tecnología-Hellas(se abrirá en una nueva ventana).
Nuevas normas en el diagnóstico de la IA
La plataforma ProCAncer-I se basa en una gran colección de datos de imágenes de cáncer de próstata. Se utilizaron datos retrospectivos y prospectivos de más de catorce mil pacientes y más de nueve millones de RM como recurso para desarrollar algoritmos de IA adaptados a las necesidades clínicas del mundo real. Las herramientas de IA desarrolladas en el marco del proyecto incluyen modelos para detectar el cáncer en las zonas periféricas y transicionales de la próstata, así como para caracterizar la agresividad tumoral y apoyar la segmentación de las lesiones. Las herramientas se probaron en estudios multicéntricos y mostraron una precisión de grado clínico.
IA fiable
Desde el principio, el proyecto hizo especial hincapié en crear una IA fiable. Dado que el proyecto es uno de los fundadores de la iniciativa FUTURE-AI(se abrirá en una nueva ventana), se dedicaron importantes esfuerzos al diseño y desarrollo de herramientas y métodos que puedan garantizar el cumplimiento de las directrices de FUTURE-AI. «Hemos desarrollado un novedoso sistema de pasaporte de modelos de IA que documenta cómo se entrenó, validó y probó cada modelo, haciendo que todo el proceso sea transparente y reproducible», explica Tsiknakis. Ello incluye el seguimiento de la adquisición y el preprocesamiento de datos, la formación de modelos y la evaluación. Además, el proyecto creó herramientas de seguimiento para detectar cuándo los modelos podrían empezar a rendir por debajo de lo esperado, lo cual permite intervenir a tiempo y garantizar la calidad en entornos clínicos.
Aplicación clínica
Los modelos ProCAncer-I tienen en cuenta una amplia gama de variables de imagen y no de imagen, como los niveles de PSA, la localización de la lesión y la puntuación PIRADS(se abrirá en una nueva ventana). Ello permite a los médicos realizar una evaluación más objetiva del riesgo, detectar antes los cánceres agresivos y seleccionar el mejor tratamiento para cada paciente. Los diversos conjuntos de datos generados, cada uno de los cuales responde a un caso de uso clínico específico, se han integrado a través de un nodo federado en la Iniciativa Europea de Obtención de Imágenes Oncológicas(se abrirá en una nueva ventana) contribuyendo al ecosistema paneuropeo de imagenología del cáncer. Ello garantiza la sostenibilidad y la alineación con iniciativas europeas más amplias en materia de salud. Más allá de sus logros técnicos, se espera que ProCAncer-I contribuya al desarrollo de políticas. De cara al futuro, el equipo se propone perfeccionar los modelos predictivos de la plataforma y profundizar en la colaboración con proveedores de asistencia sanitaria de toda Europa. «ProCAncer-I ha demostrado que la IA puede ser a la vez potente y responsable, ayudando a los médicos en el diagnóstico», concluye Tsiknakis.
