Los modelos basados ​​en IA pueden superar a los expertos humanos en la detección del cáncer de ovario

Los modelos basados ​​en IA pueden superar a los expertos humanos en la detección del cáncer de ovario

Un nuevo estudio internacional dirigido por investigadores del Karolinska Institutet de Suecia muestra que los modelos basados ​​en inteligencia artificial pueden superar a los expertos humanos en la identificación del cáncer de ovario en imágenes de ultrasonido. El estudio se publica enMedicina natural.

"Los tumores de ovario son comunes y a menudo se descubren por casualidad", dice la profesora Elisabeth Epstein del Departamento de Ciencia Clínica y Capacitación del Södersjukhuset (Hospital General del Sur de Estocolmo) del Instituto Karolinska y consultora principal del Departamento de Obstetricia y Ginecología del hospital. "Hay una grave escasez de expertos en ultrasonido en muchas partes del mundo, lo que ha generado preocupaciones sobre procedimientos innecesarios y retrasos en el diagnóstico de cáncer. Queríamos descubrir si la IA podría complementar a los expertos humanos".

La IA supera a los expertos

Los investigadores desarrollaron y validaron modelos de redes neuronales capaces de distinguir entre lesiones ováricas benignas y malignas entrenando y probando la IA en más de 17.000 imágenes de ultrasonido de 3.652 pacientes en 20 hospitales de ocho países. Luego compararon la capacidad de diagnóstico de los modelos con la de un gran grupo de examinadores de ultrasonido expertos y menos experimentados.

Los resultados mostraron que los modelos de IA superaron tanto a los expertos como a los no expertos en la detección del cáncer de ovario, logrando una tasa de precisión del 86,3 por ciento, en comparación con el 82,6 por ciento y el 77,7 por ciento de los expertos y no expertos, respectivamente.

Esto sugiere que los modelos de redes neuronales pueden ser una ayuda valiosa en el diagnóstico del cáncer de ovario, especialmente en casos difíciles de diagnosticar y en situaciones en las que hay escasez de expertos en ultrasonido”.

Profesora Elisabeth Epstein, Departamento de Ciencias Clínicas y Formación, Södersjukhuset (Hospital General del Sur de Estocolmo), Instituto Karolinska

Reducir la necesidad de recomendaciones de expertos

Los modelos de IA también pueden reducir la necesidad de recomendaciones de expertos. En una situación de clasificación simulada, el apoyo de la IA redujo el número de derivaciones en un 63 por ciento y la tasa de diagnósticos erróneos en un 18 por ciento. Esto puede conducir a una atención más rápida y rentable para las pacientes con lesiones ováricas.

A pesar de los resultados prometedores, los investigadores enfatizan que se necesitan más estudios antes de comprender completamente todo el potencial de los modelos de redes neuronales y sus limitaciones clínicas.

"A través de la investigación y el desarrollo continuos, las herramientas basadas en IA pueden ser una parte integral de la atención médica del mañana, liberando expertos y optimizando los recursos hospitalarios. Sin embargo, debemos asegurarnos de que puedan adaptarse a diferentes entornos clínicos y grupos de pacientes", afirma Filip Christiansen, estudiante de doctorado en el grupo de investigación del profesor Epstein en el Karolinska Institutet y primer autor conjunto con Emir Konuk en el KTH Royal Institute of Technology.

Evaluación de la seguridad del soporte de IA

Actualmente, los investigadores están realizando ensayos clínicos prospectivos en Södersjukhuset para evaluar la seguridad clínica diaria y la utilidad de la herramienta de IA. Las investigaciones futuras también incluirán un ensayo multicéntrico aleatorio para examinar el impacto en el manejo de pacientes y los costos de atención médica.

El estudio se llevó a cabo en estrecha colaboración con investigadores del Real Instituto de Tecnología KTH y fue financiado por subvenciones del Consejo Sueco de Investigación, la Sociedad Sueca del Cáncer, el Consejo Regional de Estocolmo, los Fondos de Investigación del Cáncer Radiumhemmet y el Programa de Software y Sistemas Autónomos de Inteligencia Artificial (WASP) de Wallenberg.

Elisabeth Epstein, Filip Christiansen y tres coautores solicitaron una patente para métodos de diagnóstico asistido por ordenador a través de la empresa Intelligyn. Elisabeth Epstein, Filip Christiansen y Kevin Smith, investigadores del KTH Royal Institute of Technology, también poseen acciones de Intelligyn, de la que el profesor Epstein es administrador voluntario. Puede encontrar una lista completa de conflictos de intereses en el documento.

Fuentes: