El Hospital Vall d'Hebron desarrolla una IA para analizar tumores hepáticos

Investigadores del Instituto de Oncología del Hospital del Vall d'Hebron (VHIO) de Barcelona han desarrollado SALSA, una herramienta de inteligencia artificial (IA)para analizar tumores hepáticos de forma automatizada y precisa.

Los resultados del trabajo de investigación que han permitido desarrollar SALSA (Sistema para la Segmentación y Detección Automática de Tumores Hepáticos, por sus siglas en inglés) han sido publicados recientemente en la revista 'Cell Reports Medicine'.

Este dispositivo de IA podría ayudar a los profesionales en el diagnóstico y la planificación de intervenciones quirúrgicas, así como en la evaluación de la respuesta de los pacientes al tratamiento a partir de parámetros como el volumen, la densidad o la textura de los tumores hepáticos.

La herramienta se ha validado con cuatro bases de datos independientes y con la interpretación de radiólogos expertos, y está basada en aprendizaje profundo de inteligencia artificial, capaz de detectar y segmentar tumores hepáticos.

Biomarcadores de imagen médica

Las imágenes médicas como las de la tomografía computarizada (TAC) proporcionan información a los profesionales para realizar el diagnóstico, planificar una cirugía curativa o evaluar la respuesta al tratamiento de los tumores.

Sin embargo, y según explica la doctora Raquel Pérez-López, jefa del grupo de radiómica del VHIO y responsable de la investigación, "delinear con precisión los tumores para conocer su volumen, es decir, dibujar los contornos tumorales, plantea desafíos prácticos".

A menudo, precisa, "constituye un cuello de botella en numerosos proyectos de investigación y aplicaciones clínicas que implican la evaluación volumétrica de enfermedades, ya que no solo requiere mucho tiempo, sino que también es propenso a la variabilidad entre diferentes observadores y dentro del mismo observador".

Para superar estos desafíos, los investigadores decidieron desarrollar una herramienta de delineación totalmente automatizada que pudiera ser transformadora, a fin de mejorar la precisión en la detección de tumores y la evaluación del volumen.

El cáncer hepático, un desafío clínico

El equipo de radiómica decidió empezar por el cáncer hepático ya que este representa un desafío, puesto que los tumores hepáticos primarios, como el carcinoma hepatocelular y el colangiocarcinoma, suelen diagnosticarse en estadios avanzados, con opciones de tratamiento limitadas y un pronóstico desfavorable.

Además, el hígado es un órgano común de metástasis de otros cánceres primarios, lo que impacta significativamente en el pronóstico del paciente.

Miles de imágenes para entrenar a SALSA

Según explica Maria Balaguer-Montero, otra de las investigadoras del VHIO, para desarrollar SALSA se utilizó un modelo de segmentación de inteligencia artificial ya existente, el nnU-Net, y se introdujeron a la herramienta para entrenarla los datos obtenidos de 1.598 tomografías computarizadas (TAC) de 4.908 tumores hepáticos primarios o metastáticos.

Una vez entrenada la herramienta con miles de imágenes, SALSA demostró una precisión superior en la identificación de tumores y cuantificación de volumen tumoral, y superó los modelos considerados más avanzados hasta el momento y con un criterio coincidente con la interpretación de las imágenes médicas por parte de radiólogos expertos.

En concreto, "SALSA demostró una precisión de detección en cuanto a paciente superior al 99%, y del 82%, aproximadamente, en cuanto a lesión, en las cohortes de validación externa", añade la misma investigadora.

Es decir, SALSA logra identificar y delimitar de forma automática tumores hepáticos en imágenes de tomografía computarizada, y esto facilita una cuantificación más precisa de la carga tumoral, un factor crucial en el pronóstico y el tratamiento del cáncer, sin necesidad de intervención manual.

Identificar biomarcadores con imágenes médicas

Uno de los objetivos del Grupo de Radiómica es desarrollar herramientas basadas en el análisis de imágenes médicas para evaluar la respuesta al tratamiento de los pacientes con cáncer teniendo en cuenta diversos biomarcadores de imagen del tumor, como la volumetría, la densidad o la textura de los tumores.

Esta información más precisa puede servir de guía para la toma de decisiones clínicas que sean significativas y ayuda a tratar a los pacientes con cáncer, ya que los estándares actuales para evaluar la respuesta de los pacientes al tratamiento son limitados.

Esta investigación ha sido posible gracias al apoyo de la Fundación CRIS Contra el Cáncer, la Fundación FERO y la Fundación "la Caixa", que financian a través de diversas iniciativas la investigación del Grupo de Radiómica del VHIO.

Hospital de Bellvitge

La inteligencia artificial se va introduciendo cada vez más rápidamente en la sanidad. Por ejemplo, recientemente el Hospital de Bellvitge ha anunciado que ha comenzado el ensayo clínico de una herramienta de IA desarrollada íntegramente en el centro para reducir las cancelaciones quirúrgicas de última hora y evitar pruebas y visitas innecesarias.

Se trata de AIINANE (Automating Preoperative Assessments for Enhanced Patient Care & Healthcare Efficiency), impulsada por el Servicio de Anestesiología y Reanimación. Se espera que la herramienta mejore la eficiencia del sistema, la planificación clínica y la experiencia del paciente. "Cada día se cancelan más de 50 cirugías en Catalunya por causas evitables, según estimaciones asistenciales. AIINANE nos permitirá anticipar riesgos y ajustar mejor la preparación preoperatoria", explican los impulsores del proyecto.