El método de IA puede detectar precursores del cáncer de cuello uterino
Johan Lundin, profesor Departamento de Salud Pública Global, Instituto Karolinska. Crédito: Ulf Sirborn
Usando inteligencia artificial y microscopía digital móvil, los investigadores esperan crear herramientas de detección que puedan detectar precursores del cáncer de cuello uterino en mujeres en entornos con recursos limitados. Un estudio dirigido por investigadores del Karolinska Institutet en Suecia ahora muestra que las pruebas de Papanicolaou con IA realizadas con escáneres portátiles fueron comparables a los análisis realizados por patólogos. Los resultados se publican en la revista JAMA Network Open.
«Nuestro método nos permite descubrir y tratar con mayor eficacia los precursores del cáncer de cuello uterino, especialmente en países de bajos ingresos, donde existe una grave falta de patólogos calificados y equipo de laboratorio avanzado», dice el autor correspondiente Johan Lundin, profesor de la Departamento de Salud Pública Global, Instituto Karolinska.
En países con programas nacionales de detección diseñados para detectar anomalías celulares y virus del papiloma humano (VPH) en muestras de cuello uterino, el número de casos de cáncer de cuello uterino se ha reducido drásticamente. A pesar de esto, se espera que el total global de casos aumente en la próxima década, en gran parte debido a la escasez de recursos de detección y vacunas contra el VPH en países de bajos ingresos.
Soluciones de diagnóstico innovadoras que tienen en cuenta las condiciones y limitaciones locales son necesarios si se quiere ofrecer exámenes ginecológicos a más mujeres en todo el mundo.
Para este estudio, los investigadores entrenaron un sistema de IA para reconocer anomalías celulares en el cuello uterino, que cuando se detectan temprano pueden tratarse con éxito. Se tomaron frotis de 740 mujeres en una clínica rural en Kenia entre septiembre de 2018 y septiembre de 2019. Luego, las muestras se digitalizaron con un escáner portátil y se cargaron a través de redes móviles en un sistema de aprendizaje profundo (DLS) basado en la nube. Poco menos de la mitad de los frotis se usaron para entrenar el programa para reconocer diferentes lesiones precancerosas, mientras que el resto se usó para evaluar su precisión.
La evaluación de IA se comparó luego con la realizada por dos patólogos independientes de la digital y muestras físicas. El estudio muestra que las evaluaciones fueron muy similares. El DLS tuvo una sensibilidad del 96-100% para identificar pacientes con lesiones precancerosas. Ningún paciente con lesiones de alto grado más graves recibió una evaluación de falso positivo. En cuanto a la identificación de frotis sin lesiones, el DLS hizo la misma evaluación que los patólogos en el 78-85 % de los casos.
Los investigadores creen que el método se puede utilizar para excluir la mayoría de los frotis, lo que liberaría tiempo para que los expertos locales examinen los que sobresalen. Sin embargo, antes de que esto pueda suceder, se necesita más investigación en grupos de pacientes más grandes y diversos, incluidos más frotis y diferentes tipos de lesiones, así como biopsias con precursores confirmados del cáncer de cuello uterino.
«Con el portátil en línea microscopio, el DLS puede actuar como un ‘asistente virtual’ en la detección del cáncer de cuello uterino», explica Lundin. «Se puede acceder al asistente de IA en todo el mundo las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y ayudar a los expertos locales a examinar muchos más frotis. Este método hará posible que los países con recursos limitados brinden a su población servicios de detección de manera mucho más eficiente y a un costo menor que el actual. caso.»
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La detección también previene tipos raros de cáncer de cuello uterino Más información: «Citología digital en el punto de atención con inteligencia artificial para la detección del cáncer de cuello uterino en un entorno con recursos limitados» Oscar Holmstrm, Nina Linder, Harrison Kaingu, Ngali Mbuuko, Jumaa Mbete, Felix Kinyua, Sara Trnquist, Martin Muinde, Leena Krogerus, Mikael Lundin, Vinod Diwan, Johan Lundin, JAMA Network Open, en línea el 17 de marzo de 2021, DOI: 10.1001/ jamanetworkopen.2021.1740 Información de la revista: JAMA Network Open
Proporcionado por Karolinska Institutet Cita: El método de IA puede detectar precursores del cáncer de cuello uterino (2021, 17 de marzo) consultado el 30 de agosto 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-03-ai-method-precursors-cervical-cancer.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.