Un modelo de aprendizaje profundo en 3D permite medir con mayor precisión la invasión de vasos sanguíneos, un factor clave para decidir si un tumor pancreático puede operarse.
Un equipo internacional de investigadores desarrolló y validó clínicamente una herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de evaluar con mayor precisión cómo los tumores de cáncer de páncreas interactúan con los principales vasos sanguíneos del abdomen, un aspecto decisivo para planificar la cirugía y el tratamiento de la enfermedad.
El estudio, publicado en la revista npj Digital Medicine, presenta un sistema denominado Pancreatic Vascular Invasion Quantifier o PAN-VIQ, que utiliza aprendizaje profundo o deep learning en tres dimensiones para analizar tomografías computarizadas con contraste. A diferencia de los métodos tradicionales, que dependen en gran medida de la interpretación visual del radiólogo, esta tecnología ofrece mediciones objetivas y continuas del grado de contacto entre el tumor y los vasos sanguíneos.
El cáncer de páncreas es uno de los más agresivos y con menor tasa de supervivencia, ya que solo entre el 15% y el 20% de los pacientes pueden someterse a cirugía con intención curativa al momento del diagnóstico. Uno de los principales obstáculos es la invasión de vasos sanguíneos cercanos, como la arteria mesentérica superior o la vena porta, lo que puede hacer que un tumor sea inoperable.
Actualmente, esta evaluación se basa en estimaciones bidimensionales realizadas por especialistas a partir de imágenes médicas, lo que puede generar variabilidad entre observadores y decisiones clínicas menos precisas.
El modelo analiza estudios de tomografía computarizada y segmenta automáticamente el tumor y cinco vasos clave del páncreas. A partir de esta información, calcula en 3D el ángulo real de contacto entre el tumor y cada vaso, ofreciendo una medición cuantitativa que refleja con mayor fidelidad la anatomía del paciente.
El sistema fue entrenado con más de 2 mil estudios clínicos y posteriormente validado tanto en hospitales externos como en un entorno prospectivo real con más de 200 pacientes. En estas pruebas, PAN-VIQ alcanzó niveles de precisión superiores al 90% y mostró un desempeño comparable al de radiólogos con amplia experiencia, además de superar claramente a especialistas menos experimentados.
Los autores señalan que esta herramienta no busca reemplazar a los profesionales de la salud, sino servir como un “segundo lector”, ayudando a reducir errores, estandarizar evaluaciones y facilitar la toma de decisiones en equipos multidisciplinarios. También podría ser especialmente útil en hospitales con recursos limitados o menor experiencia en este tipo de cáncer.
Al ofrecer mediciones continuas y reproducibles, PAN-VIQ representa un paso importante hacia una medicina más precisa y personalizada en el cáncer de páncreas. En el futuro, los investigadores planean integrar esta tecnología en los flujos clínicos habituales y explorar su combinación con otros datos médicos para mejorar aún más la planificación del tratamiento.
