Innovadora plataforma de IA predice la probabilidad de cáncer de pulmón analizando tomografías computarizadas

El cáncer de pulmón es responsable de la mayoría de las muertes relacionadas con el cáncer en todo el mundo. La tasa de supervivencia actual después de cinco años es solo del 20 %, en gran parte debido a que los pacientes son diagnosticados en etapas avanzadas (etapa III o IV) después de que se hayan manifestado los síntomas. Por el contrario, los tumores pequeños detectados en etapa IA tienen una tasa de supervivencia de hasta el 90 %. Existe la necesidad de conseguir una estrategia eficaz para identificar más cánceres de pulmón presintomáticos pequeños en una etapa temprana en los dos millones de pacientes en los Estados Unidos anualmente a los que se les detecta un nódulo pulmonar incidentalmente durante las tomografías computarizadas de tórax ordenadas para otros fines, como en la sala de emergencias o exploraciones cardíacas.

El protocolo actual requiere monitorear a los pacientes durante uno o dos años para determinar la malignidad de un nódulo pulmonar. Sin embargo, la mayoría de los pacientes (más del 60 %) no reciben el seguimiento recomendado, lo que limita gravemente las oportunidades de diagnóstico y tratamiento tempranos. Para aquellos que reciben un monitoreo adecuado, a menudo son necesitan múltiples exploraciones por imágenes y biopsias, lo que puede dar lugar a procedimientos invasivos innecesarios, como biopsias quirúrgicas y resecciones pulmonares, antes de llegar a un diagnóstico definitivo. Ahora, una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) está diseñada para resolver este problema al permitir que los neumólogos identifiquen y realicen un seguimiento de los pacientes con nódulos pulmonares sospechosos y tomen decisiones informadas con respecto al manejo clínico.

El software Virtual Nodule Clinic de Optellum Ltd. (Oxford, Reino Unido) incorpora una puntuación de predicción de cáncer de pulmón (LCP) clínicamente validada para permitir a los médicos evaluar con mayor precisión el riesgo de cáncer de pulmón y tomar decisiones clínicas óptimas para los pacientes. Esta herramienta de IA está diseñada para abordar el problema de las oportunidades perdidas para la intervención y el tratamiento tempranos al ayudar a los neumólogos a identificar y rastrear a los pacientes en riesgo con nódulos pulmonares sospechosos. La puntuación LCP se calcula a partir de patrones de píxeles 3D en imágenes de TC estándar, que ya están ampliamente disponibles en los hospitales modernos. Al centrenarse en más de 70.000 tomografías computarizadas, Virtual Nodule Clinic puede predecir la probabilidad de cáncer de pulmón y clasificar a los pacientes en categorías de alto riesgo, riesgo intermedio o bajo riesgo. Esta tecnología ayuda a reducir las biopsias innecesarias para pacientes de bajo riesgo al tiempo que permite biopsias y tratamientos oportunos para pacientes de alto riesgo con nódulos cancerosos. Además, este software reduce la necesidad de múltiples escaneos de imágenes y procedimientos invasivos, mejorando así los resultados de los pacientes.

El uso del Virtual Nodule Clinic de Optellum por parte de los médicos ha demostrado una mejora en la precisión diagnóstica y la toma de decisiones clínicas. El LCP de Optellum se ha sometido a una extensa validación en estudios multicéntricos dirigidos por coautores de directrices clínicas y ha superado constantemente a los modelos de predicción de riesgo convencionales recomendados en las pautas clínicas actuales. Estos modelos se consideran de última generación en la clasificación de nódulos como de riesgo bajo, intermedio o alto. Por ejemplo, un estudio de validación independiente, dirigido por médicos, reveló que la IA reclasificó con precisión los nódulos indeterminados en categorías de alto y bajo riesgo en más de un tercio de los cánceres y nódulos benignos. Esto demuestra su potencial para acelerar el diagnóstico de cáncer de pulmón y reducir las biopsias y cirugías invasivas en pacientes sin cáncer de pulmón, en comparación con el estándar de atención actual.

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