Foto: Células de cáncer de colon humano con los núcleos celulares teñidos de rojo y la proteína E-cadherina teñida de verde. Crédito: Urbain Weyemi, Christophe E. Redon, William M. Bonner/ Centro de Investigación del Cáncer del NCI
La Inteligencia Artificial detecta el cáncer colorrectal a partir del escaneo de tejido
3 de noviembre de 2021| Historia original de la Universidad de Tulane
Un investigador de la Universidad de Tulane descubrió que la inteligencia artificial permite detectar y diagnosticar con precisión el cáncer colorrectal a partir de escáneres de tejidos tan bien o mejor que los patólogos, según un nuevo estudio en el journal Nature Communications.
El estudio, que fue realizado por investigadores de Tulane, la Universidad Central del Sur en China, el Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Oklahoma, la Universidad de Temple y la Universidad Estatal de Florida, fue diseñado para probar si la IA puede ser una herramienta para ayudar a los patólogos a mantenerse al día con la creciente demanda de sus servicios.
Los patólogos evalúan y etiquetan miles de imágenes histopatología de forma regular para saber si alguien tiene cáncer. Pero su carga de trabajo promedio ha aumentado significativamente y, a veces, puede causar diagnósticos erróneos no deseados debido a la fatiga.
“A pesar de que gran parte de su trabajo es repetitivo, la mayoría de los patólogos están extremadamente ocupados porque hay una gran demanda de lo que hacen, pero hay una escasez mundial de patólogos calificados, especialmente en muchos países en desarrollo”, dijo el Dr. Hong-Wen Deng, profesor y director del Centro Tulane de Informática Biomédica y Genómica en la Facultad de Medicina de la Universidad de Tulane. “Este estudio es revolucionario porque aprovechamos con éxito la inteligencia artificial para identificar y diagnosticar el cáncer colorrectal de una manera efectiva con relación al costo, lo que en última instancia podría reducir la carga de trabajo de los patólogos”.
Para llevar a cabo el estudio, Deng y su equipo recopilaron más de 13.000 imágenes de cáncer colorrectal de 8,803 sujetos y 13 centros oncológicos independientes en China, Alemania y los Estados Unidos. Utilizando las imágenes, que fueron seleccionadas al azar por los técnicos, construyeron un programa de reconocimiento patológico maquinalmente asistido que permite a una computadora reconocer imágenes que muestran cáncer colorrectal, una de las causas más comunes de muertes relacionadas con el cáncer en Europa y América.
“Los desafíos de este estudio se derivaron de grandes cantidades de imágenes complejas, formas complejas, texturas y cambios histológicos en la tinción nuclear”, dijo Deng. “Pero en última instancia, el estudio reveló que cuando usamos IA para diagnosticar el cáncer colorrectal, el rendimiento se muestra comparable e incluso mejor en muchos casos que los patólogos reales”.
El área bajo la curva de característica operativa del receptor (ROC) o AUC es la herramienta de medición del rendimiento que Deng y su equipo utilizaron para determinar el éxito del estudio. Después de comparar los resultados de la computadora con el trabajo de patólogos altamente experimentados que interpretaron los datos manualmente, el estudio encontró que el patólogo promedio obtuvo una puntuación de .969 para identificar con precisión el cáncer colorrectal manualmente.
El puntaje promedio para el programa de computadora de IA asistido por máquina fue de .98, que es comparable, si no más preciso.
El uso de la inteligencia artificial para identificar el cáncer es una tecnología emergente y aún no ha sido ampliamente aceptada. La esperanza de Deng es que el estudio conduzca a que más patólogos utilicen la tecnología de preselección en el futuro para hacer diagnósticos más rápidos.
“Todavía está en la fase de investigación y aún no lo hemos comercializado porque necesitamos hacerlo más fácil de usar y probarlo e implementarlo en entornos más clínicos. Pero a medida que profundizamos su desarrollo, esperamos que también se pueda usar para diferentes tipos de cáncer en el futuro. El uso de la IA para diagnosticar el cáncer puede acelerar todo el proceso y ahorrará mucho tiempo tanto a los pacientes como a los médicos”.
Referencia
Yu G, Sun K, Xu C, et al. Accurate recognition of colorectal cancer with semi-supervised deep learning on pathological images. Nat Commun. 2021;12(1):6311. doi: 10.1038/s41467-021-26643-8
