Solo a través de la cooperación internacional la IA puede mejorar la vida de los pacientes

Investigadores en Suecia crearon el conjunto de datos de biopsia de cáncer de próstata más grande, que incluye más de 95,000 imágenes, para garantizar que la IA pueda entrenarse para diagnosticar y calificar el cáncer de próstata para aplicaciones clínicas del mundo real.

Los investigadores solicitarán hoy, en el congreso anual de la Asociación Europea de Urología (EAU22), ensayos clínicos a gran escala de algoritmos de inteligencia artificial (IA) y una mayor coordinación global para garantizar que los diagnósticos, pronósticos y la selección de tratamientos mejorados por IA puedan ayudar a ahorrar vive.

Hay escasez de patólogos en todo el mundo, tanto generalistas como especializados en urología. La IA puede ayudar a detectar el cáncer de próstata en una etapa temprana, pero debido a las grandes diferencias en la forma en que las clínicas preparan muestras, escanean imágenes y en las diversas poblaciones de pacientes a las que atienden, muchos algoritmos no tienen una aplicación universal.

El equipo, del Instituto Karolinska, trabajó con colegas del Centro Médico de la Universidad de Radboud en los Países Bajos, la Universidad de Turku en Finlandia y Google Health en los EE. UU. para realizar una competencia de IA en la que participaron casi 1300 desarrolladores de todo el mundo. Los desarrolladores crearon algoritmos capaces de clasificar los tumores de cáncer de próstata y los entrenaron utilizando 10 000 imágenes de biopsias internacionales. Los algoritmos de mejor desempeño superaron a los patólogos generalistas y alcanzaron el desempeño promedio de los uropatólogos especialistas.

El Dr. Kimmo Kartasalo, quien presentará los resultados de la competencia en EAU22, dijo: «La clasificación del cáncer de próstata es un paso clave para decidir el tratamiento adecuado, pero es un proceso bastante subjetivo y las diferencias entre las evaluaciones de los patólogos a veces pueden ser grandes. AI puede proporcionar una opinión experta adicional, lo que ayuda a compensar la escasez de patólogos y estandarizar la calificación. Si bien muchos algoritmos no son ampliamente aplicables, los desarrollados en nuestra competencia mantuvieron su rendimiento en diferentes cohortes de pacientes».

Doctor. La estudiante Nita Mulliqi trabajó con colegas del Karolinska Institutet para preparar el conjunto de datos extendido de 95 000 imágenes de biopsias de próstata, el equivalente a más de tres años de trabajo de un solo uropatólogo. Utilizaron biopsias de un ensayo clínico en Estocolmo que duró alrededor de cuatro años a partir de 2012 y obtuvieron imágenes de otros nueve laboratorios europeos y muchos subtipos de enfermedades raras de colegas en Australia.

Mulliqi ahora está utilizando el conjunto de datos para entrenar y probar una IA robusta clínicamente aplicable basada en la integración de los mejores elementos de las entradas de mayor rendimiento a la competencia en un único algoritmo mejorado. El conjunto de datos ampliado garantizará que el algoritmo pueda hacer frente al tipo de complejidad adicional que se puede encontrar en una situación clínica real, como tipos de cáncer raros y situaciones que imitan el cáncer, pero que son benignas.

A través de la investigación, Mulliqi identificó cuatro áreas clave que requieren atención específica para garantizar que se pueda lograr una mejor clasificación y pronóstico de los cánceres de próstata y otros cánceres utilizando IA, y que los algoritmos se puedan introducir en el uso clínico de manera responsable.

Las cuatro áreas son:

1. Calibración del escáner: garantizar que la configuración sea la misma en cualquier lugar donde se realicen los escaneos
2. Algoritmos mejorados: aprovechando la metodología de IA de última generación para garantizar un rendimiento sólido y una amplia aplicabilidad de los algoritmos
3. Ampliación de conjuntos de datos: proporcionar conjuntos de datos internacionales más grandes para ‘enseñar’ la IA
4. Modelado de la heterogeneidad morfológica: observando diferentes subtipos de la misma enfermedad

Mulliqi presentará estos hallazgos en EAU22 hoy. Ella dijo: «La IA es una gran promesa y puede beneficiar a los pacientes en todas partes, pero para lograr esta promesa, necesitamos un esfuerzo internacional para recopilar conjuntos de datos que sean representativos de la variación en los enfoques técnicos y entre pacientes. La combinación de nuestra amplia base de datos y nuestro Los algoritmos de los colegas están comenzando a mostrar cómo podemos realmente trabajar juntos para marcar una gran diferencia para los médicos y los pacientes».

El profesor Jochen Walz dirige el Departamento de Urología del Institut Paoli-Calmettes Cancer Center en Marsella, Francia, y es miembro de la Oficina de Congresos Científicos de la EAU. Él dijo: «La IA se convertirá en una herramienta de rutina, que no reemplazará a los patólogos y urólogos, pero los ayudará a tomar decisiones más consistentes. Actualmente hay mucha variación en la clasificación de los cánceres de próstata, particularmente fuera de los centros especializados.

«Esta investigación ha utilizado un medio inteligente, la experiencia de colaboración abierta, para desarrollar IA para mejorar la clasificación del tumor y dio el siguiente paso al validarlo con una gama muy variada de imágenes. Esto muestra que podría usarse en la práctica clínica general.

«Hasta ahora, la IA solo ha replicado el sistema de calificación utilizado por los urólogos. Pero tiene el potencial de ir más allá: identificar elementos dentro de las imágenes que pueden predecir los resultados clínicos directamente. Ese es el próximo desafío para la IA».