El cáncer de pulmón sigue siendo la principal causa de mortalidad relacionada con el cáncer a nivel mundial, con la mayoría de los pacientes diagnosticados en etapas avanzadas cuando la eficacia del tratamiento es limitada. Detectar el cáncer de pulmón más temprano puede mejorar significativamente las tasas de supervivencia, con una tasa de supervivencia superior al 90% cuando el tratamiento comienza en la etapa 1.
Si bien los programas tradicionales de detección de cáncer de pulmón basados en la edad y en la historia de tabaquismo han contribuido a abordar el aumento de las tasas de cáncer, dirigirse a grupos específicos de pacientes para la detección es solo un aspecto de la ecuación de detección de cáncer de pulmón, especialmente con las bajas tasas de participación en los programas de detección en la actualidad.
La Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la detección de cáncer de pulmón puede mejorar nuestra capacidad actual para identificar y tratar a los pacientes mucho más allá del alcance de la detección convencional. Como la modalidad de imágenes iniciales más utilizada en todo el mundo, las radiografías de tórax presentan una oportunidad para identificar pequeños nódulos pulmonares sospechosos mucho antes de que se manifiesten los síntomas. Capturados con frecuencia incidentalmente, esto permite una detección temprana del cáncer y mejora las tasas de supervivencia de los pacientes.
El potencial de la IA para expandir la detección proactiva del cáncer de pulmón.
La IA puede servir como una herramienta efectiva para optimizar la detección oportunista del cáncer de pulmón. Un estudio demostró que las soluciones de IA para radiografías de tórax podrían lograr valores predictivos negativos excepcionalmente altos del 99.8% y puntajes de AUC (Área Bajo la Curva) impresionantes del 91.5% para detectar nódulos pulmonares, resaltando su potencial para identificar con precisión los primeros indicadores de cáncer de pulmón a partir de las radiografías de tórax de rutina. Esto es especialmente útil ya que los radiólogos se enfrentan a una creciente presión para informar las radiografías rápidamente debido a los desafíos de personal.
Los esfuerzos colaborativos entre las principales compañías de IA en salud y las compañías biofarmacéuticas globales ejemplifican el potencial transformador de la IA en la lucha contra el cáncer de pulmón en todo el mundo. Estas asociaciones respaldan iniciativas internacionales para aplicar la IA a los esfuerzos de vigilancia en la identificación del riesgo de cáncer de pulmón en millones de radiografías de tórax de rutina, proporcionando un enfoque rentable y de alto impacto para garantizar que los pacientes en riesgo reciban la atención adecuada.
Los resultados preliminares de los ensayos con IA destinados al diagnóstico temprano del cáncer de pulmón utilizando radiografías de tórax derivadas de médicos de atención primaria en entornos hospitalarios ambulatorios han mostrado resultados alentadores. Al triar las radiografías de tórax con IA y derivar a los pacientes para tomografías computarizadas en un plazo de 24 horas, el tiempo hasta el tratamiento se ha reducido de 64 a 25 días. Este tiempo aproximado es el tiempo que tarda un paciente en avanzar una etapa completa en la progresión del cáncer.
Los ensayos entre hospitales académicos, alianzas contra el cáncer e innovadores en IA para imágenes médicas están recopilando evidencia del mundo real para respaldar el uso de algoritmos de IA en el diagnóstico de cáncer de pulmón en radiografías simples. Estos estudios utilizan soluciones de IA para seleccionar radiografías de tórax adquiridas a través de derivaciones ambulatorias para identificar anormalidades pulmonares sospechosas y proporcionar informes inmediatos. Los estudios universitarios son liderados conjuntamente por neumólogos, líderes clínicos en cáncer de pulmón y radiólogos.
Los expertos enfatizan el impacto potencial de reducir el tiempo necesario para diagnosticar el cáncer de pulmón en la supervivencia del paciente y la necesidad de estudios para evaluar el valor clínico de la IA y sus implicaciones para garantizar una implementación segura y efectiva. Los ensayos colaborativos tienen como objetivo recopilar la evidencia necesaria para validar el papel de la IA en la aceleración del diagnóstico del cáncer de pulmón.
IA para optimizar los ensayos clínicos y la atención oncológica
La IA también promete avanzar en la atención oncológica clínica, la investigación y los ensayos de desarrollo de medicamentos. La innovación en herramientas de IA está mejorando las evaluaciones de tumores utilizando IA, mejorando la eficiencia y la consistencia de la evaluación de la efectividad del tratamiento del cáncer también está en progreso. Esto aborda la necesidad crítica de automatizar y estandarizar las evaluaciones de respuesta tumoral, avanzando en última instancia en los tratamientos y la investigación del cáncer. Colectivamente, la IA tiene el potencial de hacer que los ensayos clínicos sean más rápidos y eficientes.
Rehumanizando la atención médica con IA
Con muchos cánceres diagnosticados cuando los pacientes son evaluados por afecciones no relacionadas, las herramientas de diagnóstico impulsadas por IA pueden identificar nódulos pulmonares y otras anormalidades que de otro modo podrían pasar desapercibidas, creando un escenario en el que la IA descubre pequeños cambios pulmonares similares a encontrar una aguja en un pajar.
El diagnóstico impulsado por IA está en auge, y las oportunidades para que las herramientas de IA apoyen a los médicos con un ‘segundo par de ojos’ son emocionantes. Ofrece un gran potencial para todo el ecosistema de atención médica. Los médicos pueden recibir apoyo para evitar el agotamiento, aumentar su confianza clínica con un compañero de IA y ahorrar tiempo en tareas rutinarias para centrarse en áreas más complejas que requieren su experiencia. Los pacientes y sus familias enfrentarán menos ansiedad al lidiar con un diagnóstico de cáncer. Los tratamientos probablemente serán menos invasivos, requiriendo estancias hospitalarias más cortas, si es que lo requieren.
Las soluciones impulsadas por IA para la detección oportunista del cáncer de pulmón utilizando radiografías de tórax de rutina ofrecen esperanza para mejorar el diagnóstico temprano y las tasas de supervivencia. A medida que avanza la tecnología y se amplía la adopción en entornos clínicos en todo el mundo, puede tener un impacto significativo en la lucha global contra el cáncer de pulmón, mejorando los resultados y la calidad de vida de los pacientes.
Foto: Blueringmedia, Getty Images
Samir Shah, MD, MMM, FACR, es un radiólogo altamente calificado con más de 20 años de experiencia práctica. Se desempeña como Director Médico (CMO) en Qure.ai, un líder mundial en Inteligencia Artificial (IA) en salud, y continúa como radiólogo lector.
Esta publicación aparece a través del programa MedCity Influencers. Cualquiera puede publicar su perspectiva sobre negocios e innovación en salud en MedCity News a través de MedCity Influencers. Haga clic aquí para averiguar cómo.