Detección nódulos Inteligencia artificial diagnóstico cáncer

Inteligencia artificial para lograr diagnósticos de cáncer de tiroides más precisos

La imagen ecográfica es una de las técnicas más empleadas para el diagnóstico de cáncer y seguimiento de diferentes patologías ya que no es invasiva, es de bajo coste y permite la evaluación en tiempo real. Concretamente, es el método preferido en la consulta rutinaria de tiroides para evaluar la presencia de nódulos tiroideos, que son muy frecuentes en la población general. De hecho, encontramos nódulos tiroideos palpables en el 5-10% de la población y hasta en el 67% mediante ecografía.

La mayoría de los nódulos tiroideos son benignos, pero se estima que en torno a un 5% de ellos son cáncer. No obstante, la mayoría de los cánceres de tiroides se presenta como un nódulo tiroideo asintomático, por lo que cuando se detecta un nódulo tiroideo es fundamental descartar que sea maligno. 

La imagen ecográfica, esencial para evaluar nódulos tiroideos

En este sentido, la ecografía tiroidea tiene un papel fundamental en la evaluación inicial de los nódulos tiroideos. En la actualidad, las características ecográficas de un nódulo fijan el umbral de tamaño a partir del cual está indicado realizar una biopsia.

Inteligencia artificial, tiroides
Fuente: Unsplash

Desafortunadamente, los informes de ecografía tiroidea con frecuencia se dejan por describir más de la mitad de las características ecográficas que son necesarias para establecer el grado de sospecha ecográfica y por tanto el umbral de biopsia. Esto dificulta el seguimiento y la evaluación de los nódulos y lleva en muchos casos a hacer biopsias innecesarias o un seguimiento más frecuente de lo que sería recomendable.

Por otra parte, la imagen ecográfica tiene poca reproducibilidad ya que es muy dependiente del ecógrafo que se utiliza (cada uno transforma los ultrasonidos en imagen de una forma diferente); de cómo se ajusta el equipo para que quien hace la exploración perciba que el tejido en estudio se visualiza de manera óptima y; dado que es una técnica manual, del operador de la sonda ecográfica. Todas estas fuentes de variabilidad técnica han impedido hasta el momento que se pueda realizar un análisis digital de la imagen ecográfica eficiente, por lo que su interpretación a día de hoy sigue siendo puramente subjetiva. Y claro está, ésta depende del grado de experiencia de quien revisa la imagen y hace que la concordancia entre distintos médicos, e incluso para el mismo médico en distintos estudios, sea pequeña. La consecuencia clínica es que se acaban realizando muchas más biopsias de las que serían necesarias; e incluso cirugías diagnósticas cuando la biopsia tiene un resultado indeterminado, lo que desafortunadamente ocurre en 1 de cada 4-5 biopsias. Desde el grupo del Dr. Valderrábano del Servicio de Endocrinología del Hospital Universitario Ramón y Cajal se están abordando estos problemas mediante el desarrollo de software

imagen ecográfica
Fuente: Unsplash

Software de generación de informes estructurados automatizados de ecografía tiroidea 

Para solventar la falta de información en los informes actuales de ecografía tiroidea, se está desarrollando una aplicación de escritorio que permite la generación de informes estructurados de forma automatizada. Esta herramienta, desarrollada en colaboración con la Universidad de Tecnología y Arte Digital; y financiado por la Sociedad de Endocrinología Nutrición y Diabetes de la Comunidad de Madrid, permite reducir el tiempo de informado, homogenizar terminología y facilitar el seguimiento. Además, mejora la calidad de los informes ya que requiere completar todos los campos obligatorios para generar el informe y un pictograma con los nódulos dibujados a escala y coloreados en función del riesgo de malignidad estimado. Esta aplicación incorpora funcionalidades muy útiles para el seguimiento como el registro de las medidas históricas; el cálculo del tiempo de duplicación de los nódulos; y el relleno automatizado del formulario con los valores del último informe que pueden ser modificados si es preciso, lo que expedita los informes de seguimiento. Además, incluye la posibilidad de modificar el idioma de preferencia con lo que se pretende su internacionalización. 

Inteligencia artificial cáncer diagnóstico
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Software de diagnóstico de imagen ecográfica mediante inteligencia artificial

Este software que pretende reducir el número de biopsias y cirugías diagnósticas innecesarias está financiado por la Asociación Española Contra el Cáncer y el Instituto de Salud Carlos III. Para su desarrollo, estamos implementando una metodología de procesado y estandarización de la imagen ecográfica desarrollada por nuestro grupo y que disminuye muy significativamente la variabilidad técnica de las imágenes.

Este procesado hace más eficiente su análisis mediante inteligencia artificial, permitiendo obtener algoritmos diagnósticos más precisos. Además, esta metodología es órgano-agnóstica, por lo que puede aplicarse a cualquier tipo de imagen ecográfica. De hecho, en colaboración con el Servicio de Radiodiagnóstico del Hospital Universitario Ramón y Cajal, ya se está validando su uso en la clínica tanto para nódulos tiroideos como para nódulos mamarios, que tienen una problemática similar. Para el desarrollo de estos algoritmos, se está aplicando inteligencia artificial en diferentes etapas, incluyendo la segmentación automática de las imágenes, la extracción de características objetivas y la clasificación. Todas estas etapas se van a integrar en un software de procesado de imagen que pueda utilizarse en el futuro próximo para un estudio multicéntrico de validación clínica independiente. 

En definitiva, estos proyectos buscan incorporar la tecnología en la práctica clínica diaria para mejorar la calidad asistencial, acelerar el diagnóstico de cáncer y optimizar los procesos y la utilización de recursos mediante el desarrollo de software e inteligencia artificial aplicada a una técnica de imagen cada vez más popular en todas las disciplinas médicas. 

Este artículo ha sido redactado por Sara Vegas, Malena Del Olmo y Paula Quintana.

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