Un modelo de inteligencia artificial bautizado como REDMOD logr\u00f3 identificar alteraciones sutiles del tejido pancre\u00e1tico asociadas al c\u00e1ncer una media de 475 d\u00edas antes de que los pacientes recibieran el diagn\u00f3stico cl\u00ednico. El hallazgo procede de una investigaci\u00f3n publicada en l\u00ednea en la revista Gut.<\/p>\n
El sistema alcanz\u00f3 una sensibilidad del 73 %, frente al 39 % de radi\u00f3logos experimentados. En las exploraciones realizadas m\u00e1s de dos a\u00f1os antes del diagn\u00f3stico, la tasa de detecci\u00f3n de la herramienta fue del 68 %, casi el triple del 23 % registrado por los especialistas.<\/p>\n
El estudio se centra en el adenocarcinoma ductal de p\u00e1ncreas, el tipo m\u00e1s frecuente de c\u00e1ncer pancre\u00e1tico. Su baja supervivencia se explica, en gran parte, porque suele descubrirse cuando ya est\u00e1 avanzado: en sus primeras fases apenas da s\u00edntomas, los cambios que provoca escapan a la imagen m\u00e9dica convencional y puede progresar con rapidez.<\/p>\n
REDMOD, siglas en ingl\u00e9s de Radiomics-based Early Detection MODel, analiza patrones muy finos en la textura del tejido, conocidos como radi\u00f3mica, que no se aprecian a simple vista en una tomograf\u00eda computarizada. Delimita adem\u00e1s el p\u00e1ncreas de forma autom\u00e1tica y lo separa de los \u00f3rganos vecinos, lo que evita el trazado manual y las diferencias entre profesionales.<\/p>\n
Los investigadores revisaron tomograf\u00edas abdominales de 219 pacientes atendidos en varios hospitales. En el momento de esas pruebas, los radi\u00f3logos no vieron indicios de c\u00e1ncer, pero todos acabaron diagnosticados de la enfermedad. En 87 casos (40 %) las im\u00e1genes se tomaron entre 3 y 12 meses antes; en 76 (35 %), entre 12 y 24 meses, y en 56 (25 %), m\u00e1s de 24 meses antes, hasta unos tres a\u00f1os. En el 64 % de los pacientes, el tumor se desarroll\u00f3 en la cabeza del p\u00e1ncreas.<\/p>\n
Esas im\u00e1genes se compararon con las de 1.243 personas que siguieron libres de c\u00e1ncer pancre\u00e1tico hasta tres a\u00f1os despu\u00e9s, emparejadas por edad, sexo y fecha de la exploraci\u00f3n. La edad media fue de 69 a\u00f1os en el grupo de pacientes y de 64 en el de comparaci\u00f3n, con edades de 34 a 88 a\u00f1os en ambos.<\/p>\n
Los autores subrayan el alcance de ese margen temporal:<\/p>\n
\u00abEsta ventana temporal tiene una enorme importancia, ya que lograr una detecci\u00f3n tan temprana aumentar\u00eda sustancialmente la probabilidad de curaci\u00f3n y de una mejor supervivencia\u00bb.<\/p><\/blockquote>\n
Los estudios de modelizaci\u00f3n citados por los autores indican que elevar del 10 % al 50 % la proporci\u00f3n de tumores localizados duplicar\u00eda con creces las tasas de supervivencia, lo que convierte el momento del diagn\u00f3stico en el factor m\u00e1s determinante.<\/p>\n
Resultados en personas sanas<\/h2>\n
En un grupo independiente de 539 pacientes de distintos hospitales, el modelo clasific\u00f3 correctamente como libres de c\u00e1ncer algo m\u00e1s del 81 % de las exploraciones. En la base de datos p\u00fablica NIH-PCT de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos, con 80 pacientes, el acierto lleg\u00f3 al 87,5 %. Al analizar pruebas de un mismo paciente separadas por varios meses, los resultados coincidieron en el 90 % a 92 % de los casos.<\/p>\n
Pruebas pendientes<\/h2>\n
Pese a superar a los radi\u00f3logos, REDMOD necesita m\u00e1s investigaci\u00f3n antes de llegar a la pr\u00e1ctica cl\u00ednica habitual. Los autores reconocen que la poblaci\u00f3n estudiada no recog\u00eda suficiente diversidad \u00e9tnica y reclaman ensayos prospectivos en personas de alto riesgo, como quienes sufren una p\u00e9rdida de peso inexplicable o han sido diagnosticados recientemente de diabetes, para confirmar su utilidad en el diagn\u00f3stico precoz.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
El modelo de IA REDMOD hall\u00f3 signos de c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas 475 d\u00edas antes del diagn\u00f3stico, seg\u00fan un estudio publicado en la revista Gut.<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":8049,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[12],"tags":[5922,5919,5920,5921],"class_list":["post-8050","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-health","tag-redmod","tag-us-national-institutes-health","tag-gut-journal","tag-bmj-group"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t