Modelo de IA entrenado en videos quirúrgicos laparoscópicos previos al tratamiento predice resultados del tratamiento en cáncer de ovario

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La inteligencia artificial (IA) puede predecir los resultados del tratamiento del cáncer de ovario en el momento de la evaluación prequirúrgica con un alto grado de precisión, según los resultados de un nuevo estudio piloto.

El estudio realizado por investigadores del Centro de Cáncer MD Anderson de la Universidad de Texas (Houston, TX, EUA) entrenó un modelo de IA para usar imágenes fijas de videos quirúrgicos laparoscópicos previos al tratamiento para predecir los resultados en dos poblaciones predefinidas de pacientes con cáncer de ovario seroso de alto grado (HGSOC): aquellos con excelente respuesta (ER) al tratamiento estándar y aquellos con mala respuesta (PR) a la terapia estándar.

El estudio examinó videos de 113 pacientes HGSOC, 75 (66 %) de los cuales tuvieron una respuesta duradera a la terapia (ER). Se utilizó un total de 435 imágenes fijas de cuatro ubicaciones anatómicas (diafragma, epiplón, peritoneo y pelvis) para desarrollar el modelo de IA para detectar distintos patrones morfológicos de enfermedad en los pacientes, correlacionar esos patrones con los resultados y discriminar entre los dos poblaciones de pacientes (ER o PR). Las imágenes se dividieron en tres conjuntos: 70 % para entrenamiento, 10 % para validación y 20 % para prueba. El modelo predijo efectivamente los resultados con una precisión general del 93 %. Identificó con éxito a todos los pacientes con ER, pero clasificó erróneamente a aproximadamente un tercio de los pacientes con RP como pacientes con ER, posiblemente debido a la menor cantidad de imágenes disponibles para estos pacientes en el estudio.

“Este estudio piloto es una frontera emocionante en la innovación quirúrgica que muestra cómo podemos usar el aprendizaje automático para mejorar nuestro enfoque clínico para tratar pacientes con cánceres ginecológicos”, dijo Deanna Glassman, MD, Universidad de Texas Centro de Cáncer MD Anderson, quien co- dirigió el estudio. "Una implicación importante de nuestro estudio es que el modelo de IA podría identificar a los pacientes que probablemente tengan una respuesta deficiente a las terapias tradicionales, lo que permitiría a los médicos modificar los planes y objetivos quirúrgicos y brindar oportunidades para adaptar las estrategias terapéuticas en esos pacientes".

“El concepto de usar un modelo de IA entrenado en imágenes laparoscópicas requiere estudios de validación adicionales, pero en el futuro podría extenderse a otros cánceres ginecológicos para identificar patrones de enfermedad, predecir los resultados del tratamiento y distinguir entre tejido maligno viable y necrosado en el momento de la cirugía citorreductora de intervalo (IDS, por sus siglas en inglés)”, dijo Glassman.

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Centro de Cáncer MD Anderson de la Universidad de Texas