Actualizado 25 de febrero, 2022
Un nuevo estudio demuestra que un modelo de inteligencia artificial (IA) que incorpora múltiples métodos de aprendizaje automático detecta con precisión el cáncer de tiroides y predice resultados de anatomía patológica y genómica a través del análisis de imágenes de ultrasonido de rutina. Los hallazgos del estudio se publican on line en la página del “Multidisciplinary Head and Neck Cancers Symposium”. Los autores pertenecen a centros del Mass General Hospital de Boston, EE.UU.
El cáncer de tiroides es uno de los cánceres de más rápido crecimiento en los Estados Unidos, en gran parte debido a una mayor detección y mejores diagnósticos. Los autores desarrollaron una plataforma de inteligencia artificial que examinaría imágenes de ultrasonido y predice con alta precisión si un nódulo tiroideo sospechoso es, de hecho, canceroso. Si es canceroso, se puede predecir el estadio del tumor, el estadio ganglionar y la presencia o ausencia de la mutación BRAF.
Para entrenar y validar la plataforma de IA, los investigadores obtuvieron 1346 imágenes de nódulos tiroideos a través de ecografías de diagnóstico de rutina de 784 pacientes. Las imágenes de ultrasonido se dividieron en dos conjuntos de datos, uno para capacitación y validación interna y otro para validación externa. La malignidad se confirmó con muestras obtenidas de biopsia con aguja fina. La estadificación patológica y el estado mutacional se confirmaron con informes operativos y secuenciación genómica, respectivamente.
La plataforma multimodal de última generación predice con precisión el 98.7 % de las neoplasias malignas de nódulos tiroideos en el conjunto de datos interno, superando significativamente las modalidades de IA convencionales. En el conjunto de datos de validación externa, el modelo tuvo una precisión del 93 % para la predicción de malignidad.
También pudo distinguir el estadio patológico (93 % de precisión para el estadio T, 89 % para el estadio N y 98 % para la extensión extratiroidea. Además, el modelo identificó la mutación BRAF V600E, que se puede tratar con terapia dirigida, con un 96 % de precisión.
Chan AW, Paul R, Juliano A, Faquin W, Chan AW. Artificial intelligence platform shows potential for thyroid cancer screening and staging from ultrasound images. https://www.astro.org/News-and-Publications/News-and-Media-Center/News-Releases/2022/Artificial-intelligence-platform-shows-potential-f