Una nueva herramienta basada en IA permitirá mejorar el diagnóstico de tumores cerebrales
agencia efeBarcelona, España
Un grupo de investigadores
españoles desarrolló una herramienta basada en inteligencia artificial (IA)
que permite diferenciar con una probabilidad de éxito del 78 % entre tres tipos
distintos de tumor cerebral a partir de las imágenes de
resonancia magnética.
Esta nueva herramienta,
llamada DISCERN, fue desarrollada por científicos del Grupo de Radiómica del
Vall d'Hebron Instituto de Oncología (VHIO) y de la Unidad de Neuroradiología
del Hospital Universitario de Bellvitge (HUB), ambos en el noreste de España.
La herramienta se basa en
el aprendizaje profundo, un método de inteligencia artificial,
que aprovecha toda la información espacial y temporal de la resonancia
magnética estándar para identificar patrones de comportamiento específicos en
la imagen de cada tumor.
Los resultados de este
estudio, publicados en la revista Cell Reports Medicine, demuestran que la
probabilidad de éxito de Discern es del 78 % a la hora de diferenciar entre los
tres tipos de tumores cerebrales malignos más frecuentes: el
glioblastoma multiforme, la metástasis cerebral de tumores
sólidos y el linfoma primario del sistema nervioso.
Actualmente, para confirmar
el tipo de tumor es necesario en la mayoría de los casos someter al paciente a
procedimientos neuroquirúrgicos con el fin de obtener una
biopsia, explicó a EFE la jefa del Grupo de Radiómica del VHIO, la doctora
Raquel Pérez-López.
Con esta nueva herramienta,
capaz de diferenciar los tres tipos de tumores cerebrales malignos más
frecuentes, se espera que, si se validan los resultados obtenidos en un ensayo
clínico, pueda usarse en un futuro en la práctica clínica habitual.
"No evitará la biopsia
en todos los pacientes pero esperamos que sí lo haga en un porcentaje de
ellos", auguró Pérez-López.
La investigadora resaltó
que un correcto diagnóstico del tipo de tumor es imprescindible, puesto que
cada uno requiere un enfoque terapéutico distinto.
APRENDER DE TRABAJOS PREVIOS
Como ocurre en las
aplicaciones de IA, "cuantos más casos se enseña a la
herramienta mejor aprende y cuando ve un nuevo caso le resulta más fácil
identificar patrones", precisó la investigadora.
Así, DISCERN ha aprendido las características de estos
tres tipos diferentes de tumor cerebral a partir de 50,000 vóxeles de 40
pacientes diagnosticados, indicó.
Los vóxeles son un
equivalente al píxel pero en 3D y representan la unidad mínima de volumen con
la que se pueden estudiar en las imágenes de resonancia magnética.
A partir de esos datos,
la herramienta se ha validado en más de 500 casos adicionales y "se ha
comprobado que el 78 % de los diagnósticos que daba la herramienta eran
correctos, una proporción superior a la obtenida con los métodos convencionales
utilizados hasta ahora", detalló Pérez-López.
Por su parte, el investigador de Bellvitge Albert Pons-Escoda
señaló que "en este proyecto se integra el conocimiento de diversos
trabajos previos con métodos de inteligencia
artificial, lo que deriva en un software que automatiza la clasificación
diagnóstica prequirúrgica con muy buena precisión, a la vez que facilita su
aplicabilidad clínica con una interfaz amigable para los clínicos".
Asimismo, los
investigadores explican que han desarrollado el software de "DISCERN"
con acceso abierto para que la herramienta pueda utilizarse en cualquier centro
y seguir perfeccionando el sistema de diagnóstico.