Un estudio sugiere una mejor eficiencia del tiempo y precisión con el modelo de radioterapia de cabeza y cuello automatizado por IA

Un estudio realizado por Mayo Clinic sugiere que la inteligencia artificial podría mejorar potencialmente la eficiencia del tiempo y la estandarización para la planificación de la radioterapia en pacientes con cáncer de cabeza y cuello. El estudio de validación, publicado en Fronteras en Oncologíaevaluó la eficiencia de un algoritmo entrenado por Mayo Clinic y desarrollado en colaboración con Google Health.

La planificación de la radioterapia para los cánceres de cabeza y cuello requiere una gran inversión de tiempo de múltiples áreas de especialidad debido a la gran cantidad de órganos y estructuras muy próximos entre sí y las variaciones anatómicas de cada paciente. Los expertos del Departamento de Oncología Radioterápica de Mayo Clinic investigaron si el algoritmo podría reducir el tiempo que lleva planificar el tratamiento de los cánceres de cabeza y cuello y mejorar la calidad de los planes de radiación y los resultados de los pacientes.

En el estudio, los oncólogos radioterápicos revisaron los contornos de cabeza y cuello dibujados manualmente, que delinean los órganos en riesgo de exposición a la radiación, y los contornos segmentados automáticamente por el modelo de aprendizaje profundo. De acuerdo con los datos de la encuesta recopilados después de cada caso de revisión, el modelo de aprendizaje profundo produjo contornos que estaban listos para uso clínico con revisiones mínimas o nulas el 90 % de las veces, en comparación con el 53 % del tiempo para los contornos manuales, y redujo el contorno general. y tiempo de proceso en un 76%.

«La planificación del tratamiento de radiación de cabeza y cuello requiere muchos recursos y es engorrosa», dice Samir Patel, MD, oncólogo radioterápico de Mayo Clinic y co-investigador principal del estudio. «Este algoritmo de contorno automático ahorró tiempo en los casos que analizamos».

El modelo se entrenó utilizando 445 contornos de tomografía computarizada no identificados de pacientes de Mayo Clinic tratados previamente con cáncer de cabeza y cuello. Para refinar aún más el conjunto de datos, dos oncólogos radioterápicos de cabeza y cuello de Mayo Clinic recrearon cada contorno para cumplir con los criterios estándar de oro para la radioterapia.

Esta iniciativa es la primera colaboración de investigación en una iniciativa más amplia entre Mayo Clinic y Google Health, anunciada en 2019, cuyo objetivo es mejorar la atención de enfermedades graves y complejas. Esta asociación estratégica aprovecha el conocimiento y los datos para crear herramientas digitales disponibles en plataformas innovadoras de atención médica que pueden llegar a pacientes de todo el mundo.

«Al aprovechar la experiencia de Mayo Clinic y Google Health, este algoritmo tiene el potencial de aumentar el alcance de los oncólogos radioterápicos expertos de Mayo Clinic en la comunidad global de oncología radioterápica», dice el Dr. Patel.

«Esta investigación conjunta demuestra el poder de la colaboración de Mayo Clinic y Google, al reunir a oncólogos radiólogos y físicos médicos de clase mundial en Mayo Clinic con ingenieros de software e investigadores de Google para abordar un problema importante para los pacientes con cáncer», dice Cían Hughes, MB , Ch.B., líder de informática en Google Health. «Este es un trabajo en etapa inicial, y se requerirá más investigación clínica para ver cómo se puede integrar de manera segura en la práctica».

La próxima fase de investigación investigará la eficiencia del algoritmo fuera de Mayo Clinic.

«Mayo Clinic está planeando colaboraciones futuras con otras instituciones para demostrar que el modelo funciona de manera eficiente en sus entornos», dice Joseph (John) Lucido III, Ph.D., co-investigador principal del estudio.