En un estudio pequeño pero de varias agencias, un sistema basado en inteligencia artificial mejoró las evaluaciones de los proveedores sobre si los pacientes con cáncer de vejiga antes de la cistectomía radical (cirugía de extirpación de la vejiga) tenían una respuesta completa a la quimioterapia.

En un estudio pequeño pero de varias agencias, un sistema basado en inteligencia artificial mejoró las evaluaciones de los proveedores sobre si los pacientes con cáncer de vejiga antes de la cistectomía radical (cirugía de extirpación de la vejiga) tenían una respuesta completa a la quimioterapia.

Sin embargo, los investigadores advierten que la IA no es un sustituto de la experiencia humana y que su herramienta no debe usarse como tal.

«Si usa la herramienta de manera inteligente, puede ayudarlo», dijo Lubomir Hadjiyski, Ph.D., profesor de radiología en la Facultad de Medicina de la Universidad de Michigan y autor principal del estudio.

Cuando los pacientes desarrollan cáncer de vejiga, los cirujanos suelen extirpar toda la vejiga para evitar que el cáncer regrese o se propague a otros órganos o áreas. Sin embargo, cada vez hay más pruebas de que la cirugía puede no ser necesaria si un paciente no presenta signos de enfermedad después de la quimioterapia.

Sin embargo, es difícil determinar si la lesión que queda después del tratamiento es simplemente tejido que se ha vuelto necrótico o cicatrizado como resultado del tratamiento, o si el cáncer permanece. Los investigadores se preguntaron si la IA podría ayudar.

«La gran pregunta era, si tienes un dispositivo artificial de este tipo a tu lado, ¿cómo afectará al médico?», dijo Hadjiyski. «¿Ayudará? ¿La confundirá? ¿Aumentará su rendimiento o simplemente lo ignorarán?

Catorce médicos de diferentes especialidades, incluidas radiología, urología y oncología, así como dos becarios y un estudiante de medicina examinaron 157 tumores de vejiga antes y después del tratamiento. Los proveedores proporcionaron calificaciones para tres medidas que evaluaron la respuesta a la quimioterapia y una recomendación para el próximo tratamiento a administrar a cada paciente (radiación o cirugía).

Luego, los proveedores observaron una puntuación calculada por computadora. Las puntuaciones más bajas indicaron una menor probabilidad de una respuesta completa a la quimioterapia y viceversa para las puntuaciones más altas. Los proveedores podrían revisar sus calificaciones o dejarlas sin cambios. Sus puntajes finales se compararon con muestras de tumores tomadas durante sus cirugías de extirpación de la vejiga para medir la precisión.

En diferentes áreas temáticas y niveles de experiencia, los proveedores vieron mejoras en sus calificaciones utilizando el sistema de inteligencia artificial. Aquellos con menos experiencia progresaron aún más, lo que les permitió diagnosticar al mismo nivel que los participantes más experimentados.

«Esa fue la parte especial de este estudio que mostró observaciones interesantes sobre la audiencia», dijo Hadjiyski.

La herramienta ayudó más a los proveedores de instituciones académicas que a los que trabajaban en centros de salud que se enfocaban únicamente en la atención clínica.

El estudio es parte de un proyecto financiado por NIH dirigido por Hadjiyski y Ajjai Alva, MD, profesor asociado de medicina interna en la UM, para desarrollar y evaluar herramientas basadas en biomarcadores para apoyar la toma de decisiones en el tratamiento del cáncer de vejiga.

En el transcurso de más de dos décadas de realizar estudios basados ​​en IA que evalúan diferentes tipos de cáncer y su respuesta al tratamiento, Hadjiyski ha observado que las herramientas de aprendizaje automático de segunda opinión pueden ser útiles para ayudar a los médicos a tomar decisiones, pero también pueden hacerlo. errores.

«Algo interesante que encontramos es que la computadora comete errores en un subconjunto de casos diferente al que comete un radiólogo», agregó. «Esto significa que si la herramienta se usa correctamente, ofrece la oportunidad de mejorar el juicio del médico, pero no lo reemplaza».

Otros autores incluyen a Di Sun, Ajjai Alva, Heang-Ping Chan, Richard H Cohan, Elaine M Caoili, Wesley T Kerr, Matthew S Davenport, Prasad R Shankar, Isaac R Francis, Kimberly Shampain, Nathaniel Meyer, Daniel Barkmeier, Sean Woolen, Phillip L Palmbos, Alon Z Weizer, Ravi K Samala, Chuan Zhou y Martha Matuszak de la UM; Yousef Zakharia, Rohan Garje y Dean Elhag de la Universidad de Iowa; Monika Joshi y Lauren Pomerantz de la Universidad Estatal de Pensilvania; Kenny H. Cha del Centro de Dispositivos y Salud Radiológica de la Administración de Drogas y Alimentos de los EE. UU. y Galina Kirova-Nedyalkova de la Clínica de la Ciudad de Acibadem en el Hospital Tokuda en Sofía, Bulgaria.


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