University Hospitals Cleveland Medical Center, en Ohio, se ha asociado con la innovadora global en IA sanitaria Qure.ai para transformar la forma en que se detecta y trata el cáncer de pulmón, con el potencial de salvar miles de vidas gracias a una intervención más temprana.
El cáncer de pulmón sigue siendo la forma más mortal de cáncer en Estados Unidos, causando más muertes que los cánceres de mama, colon y próstata juntos. El principal desafío ha sido la detección tardía, ya que la mayoría de los casos se descubren en fases tres o cuatro, cuando las tasas de supervivencia caen a cifras de un solo dígito.
"Necesitábamos una forma de encontrar el cáncer de pulmón a tiempo. Es como buscar una aguja en un pajar. Y ahí es donde entra la IA", explica el Dr. Samir Shah, director médico de Qure.ai. El algoritmo qXR-LN, aprobado por la FDA, actúa como un par de ojos adicional para los radiólogos, identificando nódulos pulmonares sospechosos de entre 6 y 30 mm que podrían pasar desapercibidos en exámenes rutinarios.
El sistema de IA ha sido entrenado con un impresionante conjunto de datos de 15 millones de radiografías de tórax, lo que le permite detectar patrones sutiles invisibles para el ojo humano. Cuando se identifican nódulos sospechosos, la IA los señala automáticamente para una evaluación más exhaustiva, lo que podría permitir detectar cánceres en fases uno o dos, donde las tasas de éxito del tratamiento pueden alcanzar el 60-70%.
El Dr. Amit Gupta, jefe de la División de Imagen Cardiotorácica en University Hospitals, señala que, aunque las tomografías (TC) siguen siendo el estándar de oro para el cribado del cáncer de pulmón, suelen limitarse a personas de alto riesgo, como los fumadores. El enfoque de radiografía mejorada con IA podría ampliar el alcance, ya que las radiografías se realizan de forma rutinaria por diversos motivos médicos y requieren menos infraestructura.
Se espera que el ensayo clínico en University Hospitals continúe durante otros 9-10 meses, con investigadores comparando la capacidad de detección de la IA con las interpretaciones tradicionales de los radiólogos. Si tiene éxito, esta tecnología podría transformar los protocolos de cribado de cáncer de pulmón a nivel nacional y, potencialmente, ampliarse a otros tipos de cáncer de difícil detección.