Estudio publicado en Radiology evalúa el uso de inteligencia artificial para predecir riesgos en la detección de cáncer de pulmón.
Un reciente artículo científico publicado en la revista Radiology de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA, en inglés) presentó un avance significativo en la aplicación de inteligencia artificial (IA) en la detección y predicción de riesgos en el cáncer de pulmón. El estudio evalúa el valor agregado de las mediciones de composición corporal derivadas de IA basadas en tomografías computarizadas (TC) de tórax la predicción del riesgo de incidencia de cáncer de pulmón, muerte por cáncer de pulmón, muerte por enfermedad cardiovascular (CVD) y mortalidad por todas las causas en el National Lung Screening Trial (NLST).
El artículo “Composición corporal de IA en la detección del cáncer de pulmón: valor agregado más allá de la detección del cáncer de pulmón” se basa en el desarrollo de un algoritmo de IA para la evaluación automatizada de la composición corporal en escáneres de TC de tórax de dosis baja o TCBD para la detección de cáncer de pulmón. Este algoritmo permite medir características de tejido muscular esquelético y tejido adiposo subcutáneo, y se aplicó a los escáneres de TCBD iniciales de los participantes del NLST.
En este sentido, los resultados de estas mediciones se integraron en modelos de predicción de riesgos utilizando análisis de riesgo proporcional de Cox, teniendo en cuenta variables como la edad, el índice de masa corporal (IMC), la presencia de enfisema cuantitativo, la calcificación de las arterias coronarias, historial médico y otros factores de riesgo de cáncer de pulmón.
Los resultados del estudio arrojaron que las mediciones de composición corporal derivadas de la IA mejoraron la capacidad predictiva para la muerte por cáncer de pulmón, muerte por enfermedad cardiovascular y muerte por todas las causas en los participantes del NLST. Sin embargo, los autores no observaron una mejora en la predicción de la incidencia de cáncer de pulmón, lo que sugiere que la IA aplicada a la composición corporal puede proporcionar información valiosa para la predicción de riesgos más allá de la detección temprana del cáncer de pulmón en los exámenes de TCBD.
“Las mediciones de la composición corporal derivadas automáticamente de los exámenes de TC de dosis baja de referencia agregaron valor predictivo para la muerte por cáncer de pulmón, la muerte por derrame cerebral y la muerte por todas las causas, pero no para la incidencia de cáncer de pulmón en el NLST”, concluyeron los autores.
De esta manera, el estudio demuestra el potencial de la IA para mejorar la precisión en la predicción de riesgos relacionados con el cáncer de pulmón y enfermedades cardiovasculares mediante la evaluación de la composición corporal en imágenes de TCBD.
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