La inteligencia artificial identifica el cáncer de próstata con una precisión casi perfecta

La biopsia de próstata con probabilidad de cáncer (el azul es bajo, el rojo es alto). Este caso se diagnosticó originalmente como benigno, pero cambió a cáncer después de una revisión adicional. La IA detectó con precisión el cáncer en este caso complicado. Crédito: Ibex Medical Analytics

Un estudio publicado hoy en The Lancet Digital Health por investigadores de la UPMC y la Universidad de Pittsburgh demuestra la mayor precisión hasta la fecha en el reconocimiento y la caracterización del cáncer de próstata mediante un programa de inteligencia artificial (IA).

«Los humanos son buenos para reconocer anomalías, pero tienen sus propios sesgos o experiencias pasadas», dijo el autor principal Rajiv Dhir, MD, MBA, patólogo jefe y vicepresidente de patología en UPMC Shadyside y profesor de informática biomédica en Pitt. «Las máquinas están separadas de toda la historia. Definitivamente hay un elemento de estandarización de la atención».

Para entrenar a la IA para que reconozca el cáncer de próstata, Dhir y sus colegas proporcionaron imágenes de más de un millón de partes de portaobjetos de tejido teñidos. tomados de biopsias de pacientes. Cada imagen fue etiquetada por patólogos expertos para enseñar a la IA cómo discriminar entre tejido sano y anormal. Luego, el algoritmo se probó en un conjunto separado de 1600 portaobjetos tomados de 100 pacientes consecutivos atendidos en UPMC por sospecha de cáncer de próstata.

Durante las pruebas, la IA demostró una sensibilidad del 98 % y una especificidad del 97 % para detectar el cáncer de próstata, significativamente más alto que lo informado anteriormente para algoritmos que trabajan a partir de portaobjetos de tejido.

Además, este es el primer algoritmo que se extiende más allá de la detección del cáncer, informando un alto rendimiento para la clasificación del tumor, el tamaño y la invasión de los nervios circundantes. Todas estas son características clínicamente importantes requeridas como parte del informe de patología.

AI también marcó seis diapositivas que no fueron notadas por los patólogos expertos.

Pero Dhir explicó que esto no significa necesariamente que la máquina es superior a los humanos. Por ejemplo, en el curso de la evaluación de estos casos, el patólogo simplemente podría haber visto suficiente evidencia de malignidad en otras partes de las muestras de ese paciente para recomendar un tratamiento. Sin embargo, para los patólogos menos experimentados, el algoritmo podría actuar como un mecanismo de seguridad para detectar casos que de otro modo podrían pasarse por alto.

«Algoritmos como este son especialmente útiles en lesiones que son atípicas», dijo Dhir. «Es posible que una persona no especializada no pueda realizar la evaluación correcta. Esa es una gran ventaja de este tipo de sistema».

Si bien estos resultados son prometedores, Dhir advierte que se deberán entrenar nuevos algoritmos para detectar diferentes tipos de cáncer. Los marcadores de patología no son universales en todos los tipos de tejido. Pero no vio por qué no se podía hacer eso para adaptar esta tecnología para trabajar con el cáncer de mama, por ejemplo.

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