Una herramienta de inteligencia artificial (IA) consiguió detectar el cáncer de páncreas hasta 475 días antes de que cualquier médico pudiera verlo en una tomografía. Las imágenes eran normales para el ojo humano, pero no para el algoritmo.
Detrás del resultado, hay un equipo de investigadores de tres instituciones de los Estados Unidos. Desarrollaron un sistema que llaman REDMOD y consiguieron una sensibilidad del 73% para encontrar tumores invisibles, frente al 38,9% que alcanzaron radiólogos expertos ante las mismas imágenes.
PUBLICIDAD
La diferencia creció a casi el triple cuando el cáncer estaba a más de dos años de manifestarse: 68% contra 23%.
El estudio fue publicado en la revista Gut, del Grupo BMJ (British Medical Journal), y lo firmaron doce investigadores encabezados por Sovanlal Mukherjee y Ajit Harishkumar Goenka.
Pertenecen a la Clínica Mayo en Rochester (Minnesota), al Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas en Houston y a la Universidad de Washington en Seattle.
Cuando páncreas no da señales
El adenocarcinoma ductal pancreático es el tipo más frecuente de cáncer de páncreas y uno de los más letales del cuerpo humano. Más del 85% de los casos se diagnostica cuando el tumor ya no puede operarse y el único tratamiento posible es paliativo, es decir, orientado a aliviar el dolor sin curar la enfermedad.
PUBLICIDAD
La razón de ese retraso es biológica: en su etapa más temprana, el páncreas no muestra ninguna masa visible en imágenes estándar.
La enfermedad ya existe, pero solo como una perturbación microscópica del tejido, sin forma ni contorno que un radiólogo pueda señalar.
Los investigadores distinguieron entre tumores “perdidos”, donde un experto puede encontrar la lesión en retrospectiva, y tumores “visualmente ocultos”, donde no hay ninguna masa discernible ni siquiera al revisar la imagen con todos los recursos disponibles.
Entonces, diseñaron el sistema REDMOD para ese segundo grupo, el más difícil y el más frecuente.
Lo que el filtro revela
Los investigadores reunieron tomografías de 1.462 pacientes: 219 con cáncer de páncreas confirmado, cuyas imágenes se tomaron entre 3 y 36 meses antes del diagnóstico, y 1.243 personas sanas como grupo de control.
PUBLICIDAD
De cada imagen, el sistema extrajo 968 características cuantitativas del tejido pancreático, un proceso llamado radiómica.
La radiómica convierte las imágenes médicas en datos numéricos que describen la textura y la arquitectura interna del órgano a distintas escalas de resolución.
De esas 968 características, un algoritmo de selección redujo el conjunto a las 40 más informativas. El 90% de las elegidas provenía de imágenes procesadas con filtros matemáticos que detectan variaciones en la textura que son invisibles en las imágenes sin procesar.
REDMOD combina tres algoritmos de aprendizaje automático (regresión logística, bosque aleatorio y XGBoost) que trabajan en conjunto para producir una predicción final.
El ensayo comprobó que “REDMOD identificó el adenocarcinoma ductal pancreático oculto con un tiempo de ventaja medio de 475 días”.
Cuando se repitió el análisis con tomografías distintas de los mismos pacientes, las predicciones coincidieron en el 90% al 92% de los casos. En un conjunto externo de 539 tomografías de múltiples instituciones, la especificidad —la capacidad de descartar correctamente a personas sanas— fue del 81,3%.
PUBLICIDAD
Lo que falta por probar
Los científicos aclaran que el modelo no fue evaluado en distintos grupos raciales o étnicos, una variable pendiente para futuras validaciones.
La sensibilidad del sistema tampoco pudo contrastarse con bases de datos públicas de tomografías prediagnósticas porque esas bases aún no existen.
El modelo evalúa el páncreas como un todo y no localiza el tumor dentro del órgano. Esto responde a la hipótesis de que en esta etapa la enfermedad se manifiesta como una alteración difusa del tejido, no como una lesión puntual.
Los investigadores proponen usar REDMOD como herramienta de clasificación de riesgo en personas con alta probabilidad de desarrollar la enfermedad, como quienes tienen diabetes de inicio reciente.
PUBLICIDAD
El equipo ya prepara un ensayo clínico prospectivo llamado AI-PACED para evaluar el sistema en condiciones reales y definir cuándo una alerta del algoritmo debe derivar en intervención médica.
PUBLICIDAD
PUBLICIDAD
Últimas Noticias
7 metros y tiene 66 millones de años: encuentran el primer rastro fósil conocido de un Tiranosaurio rex adulto
El hallazgo aporta la prueba directa de locomoción continua en un ejemplar de esta especie. El equipo lo documentó mediante escaneo tridimensional de alta resolución en la formación Hell Creek, en Dakota del Norte
Mercurio se contrajo hasta un 30% más de lo estimado: las huellas que ocultaron los meteoritos
Un equipo de geólogos planetarios postuló que el polvo y las rocas arrojadas por impactos antiguos taparon fallas en la superficie de este mundo, lo que obligó a corregir las mediciones sobre la reducción de su diámetro
Cómo es el dispositivo inventado por un científico argentino que permite detectar la enfermedad renal
El doctor en Química Omar Azzaroni detalló en Infobae en Vivo que el desarrollo fue pensado para quienes viven lejos de hospitales y clínicas, ya que permite hacer controles desde casa y enviar la información médica sin traslados largos
Por qué los científicos advierten que algunos suplementos pueden ser perjudiciales para los adultos mayores
Nuevos estudios plantean dudas sobre los efectos de la vitamina D, el aceite de pescado omega-3 y la glucosamina en cerebros envejecidos. Alertan sobre la necesidad de evaluar su uso según la edad del paciente y el estado cognitivo
El Niño 2026 en Argentina: un informe analiza el mapa de lluvias para la primavera y el riesgo de inundaciones
Un reportes de la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA advierte que parte del país registrará precipitaciones por encima de las marcas habituales. Este panorama meteorológico elevará la probabilidad de desbordes fluviales y anegamientos
