Cuatro nuevos estudios presentados en ASCO muestran la utilidad de la IA para interpretar imágenes e identificar biomarcadores relevantes en oncología. Son las dos tareas que mejor parece cumplir. La idea, según los expertos, es liberar a los profesionales de tareas repetitivas y poco productivas, lo que retrata este tipo de tecnología como un apoyo, y no como una amenaza.
En uno de los trabajos, una herramienta basada en IA, que se había desarrollado inicialmente para el análisis de nódulos pulmonares, ha demostrado por primera vez la capacidad de predecir el riesgo de cáncer en pacientes con nódulos a partir de las pruebas de imagen. La definición del riesgo, en este contexto, sirve para tomar mejores decisiones sobre intervenciones invasivas. La IA evaluó las imágenes y mostró mayor efectividad que los dos modelos de referencia empleados para la comparación.
Los autores han destacado el valor de la herramienta para descartar enfermedad maligna en un 48,7% de los casos. En este contexto, la sensibilidad de la IA era del 100%. Los métodos convencionales detectaron 14,1% y 16,7%.
Raquel Pérez López, del Instituto Vall d’Hebron de Oncología, ha señalado que a pesar de lo importantes que son para el diagnóstico del cáncer, las pruebas de imagen tienen limitaciones (como la variabilidad entre sujetos) que puede resolver, al menos en parte, la IA. “La IA identifica patrones a los que no llega la percepción humana y procesa de forma eficiente enormes cantidades de datos”, ha declarado.
Biomarcadores al descubierto
También se ha puesto a prueba la utilidad de este tipo de instrumentos para identificar biomarcadores que permitan conocer de antemano la eficacia (y la toxicidad) de la terapia en 53 pacientes con melanoma avanzado tratados con inhibidores de los puntos de control inmunitario. La idea sería utilizarlos para detectar a los pacientes que son mejores candidatos para otros regímenes terapéuticos.
El tercer trabajo es un análisis de la aplicación de IA para la identificación de linfocitos infiltrantes de tumor a partir de pruebas de imagen. En este caso las observaciones se realizaron sobre una población con cáncer colorrectal metastásico.
En el último de los estudios presentados en el Congreso ESMO 2023, un modelo de IA se empleó para predecir la recaída a partir de datos clínicos y resultados de pruebas diagnósticas en personas con cáncer colorrectal, que se compararon con información radiómica (incluyendo información imperceptible para el ojo humano).
En vista de estos resultados, Pérez-López considera que las herramientas basadas en IA tienen el potencial de gestionar tareas repetitivas, liberando a los profesionales para que se hagan cargo de los aspectos más complejos del cuidado de los pacientes y se concentren los procesos de adopción de decisiones clínicas, “que son de una importancia crucial”.
Nicolas Gonzalez Casares: