El modelo de IA puede ayudar a predecir los resultados del tratamiento del cáncer de ovario

Un modelo de inteligencia artificial (IA) puede ayudar a predecir los resultados clínicos en el momento de la evaluación laparoscópica para el cáncer de ovario seroso de alto grado avanzado (HGSOC, por sus siglas en inglés), según un estudio presentado en la Reunión Anual sobre el Cáncer de la Mujer de la Sociedad de Oncología Ginecológica, celebrada en marzo 18 a 21 en Phoenix.

Deanna Glassman, MD, del MD Anderson Cancer Center de la Universidad de Texas en Houston, y sus colegas usaron videos quirúrgicos laparoscópicos previos al tratamiento (435 imágenes fijas) de 113 pacientes con HGSOC patológicamente probado (2013 a 2019) para entrenar un modelo de IA utilizando profundidad Aprendizaje y redes neuronales. El modelo se usó para identificar tendencias en patrones morfológicos entre pacientes con una excelente respuesta al tratamiento estándar (definida como una supervivencia libre de progresión de al menos 12 meses) y aquellos con una respuesta deficiente a la terapia (definida como una supervivencia libre de progresión de no más de 12 meses). de seis meses).

Los investigadores encontraron que el modelo identificó con éxito a los pacientes con una respuesta duradera a la terapia (53 por ciento) frente a aquellos con un intervalo corto hasta la recurrencia con un grado de precisión del 93 por ciento. El modelo alcanzó una sensibilidad del 100 % en la detección de pacientes con una excelente respuesta a la terapia cuando se usaban solo imágenes fijas, pero clasificó erróneamente a algunos pacientes con una respuesta deficiente a la terapia (especificidad del 63 %). Los investigadores sugirieron que la falta de especificidad puede deberse al menor número de imágenes correspondientes a pacientes con mala respuesta a la terapia (167 pacientes) frente a pacientes con excelente respuesta (268 pacientes).

«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 a pacientes con cánceres ginecológicos», dijo Glassman en un comunicado. «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».

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