Investigadores de Mass General Brigham y del MIT desarrollaron Sybil una herramienta que logró predecir con precisión el riesgo de cáncer en personas con y sin antecedentes de tabaquismo.
El cáncer de pulmón, una de las principales causas de muertes en Estados Unidos y el mundo, tiene un método de detección muy preciso en las tomografías computarizadas de pecho. Este tipo de tomografías se recomienda en personas de 50 a 80 años con un historial de tabaquismo, lo que podría reducir la mortalidad por esta enfermedad hasta en 24%.
Mass General Brigham y el MIT, desarrollaron un modelo de Inteligencia Artificial (IA), llamado Sybil, que analiza escaneos de tomografías computarizadas para predecir el riesgo de cáncer en personas con o sin antecedentes de tabaquismo.
“Las tasas de cáncer de pulmón continúan aumentando entre las personas que nunca han fumado o que no han fumado en años, lo que sugiere que hay muchos factores de riesgo que contribuyen al riesgo de cáncer de pulmón, algunos de los cuales se desconocen actualmente”, explicó Lecia Sequist autora del estudio, abordando la problemática del cáncer de pulmón.
En este sentido, Sequist explica que en lugar de evaluar factores de riesgo ambientales o genéticos individuales, Sybil utiliza imágenes de tomografías computarizadas para observar la biología colectiva y realizar predicciones precisas sobre el riesgo de cáncer.
Sybil solamente requiere una imagen y no necesita datos clínicos ni anotaciones de radiólogos, según explica otro de los autores el estudio Florian Fintelmann. “Fue diseñado para ejecutarse en tiempo real en el fondo de una estación de lectura de radiología estándar que permite el soporte de decisiones clínicas en el punto de atención”, explica.
Los resultados del estudio fueron publicados en Journal of Clinical Oncology:
