Tratamiento inteligente contra el cáncer: una IA automatiza la planificación de la radioterapia

Un plan de tratamiento diseñado por el 'software' de optimización basado en IA de los investigadores de ingeniería. /Brian Tran

Vencer al cáncer es una carrera contra el tiempo. El desarrollo de planes de radioterapia, mapas individualizados que ayudan a los médicos a determinar dónde extirpar los tumores, puede llevar días. Ahora, el ingeniero Aaron Babier ha desarrollado un software de automatización que tiene como objetivo reducir el tiempo a meras horas.

Él y su equipo en el Departamento de Ingeniería Mecánica e Industrial de la Universidad de Toronto (Canadá), están considerando el diseño de la radioterapia como un intrincado pero solucionable problema de optimizacion. Su software usa inteligencia artificial (IA) para extraer datos históricos de radioterapia, una información que se aplica a un motor de optimización para desarrollar planes de tratamiento. Los investigadores, que publicaron recientemente sus hallazgos en Medical Physicsaplicaron esta inteligencia artificial (IA) en su estudio de 217 pacientes con cáncer de garganta, que también recibieron tratamientos desarrollados con métodos convencionales.

Las terapias generadas por la IA lograron resultados comparables a los tratamientos planificados convencionalmente por los pacientes, pero con la ventaja de realizarlos en solo 20 minutos. "Ha habido otros motores de optimización de IA que se han desarrollado. La idea detrás de nosotros es que se asemeja más a las mejores prácticas clínicas actuales", dice Babier.

Si la IA puede aliviar a los médicos de la dificultad de optimizar el desarrollo de tratamientos, habrá más recursos disponibles para mejorar la atención y los resultados del paciente de otras maneras, afirman los autores. Los profesionales de la salud podrían focalizar su energía en el aumento de la comodidad del paciente y su alivio.

Pero los médicos capacitados siguen siendo necesarios para afinar los tratamientos y realizar controles de calidad. El equipo cree que con un mayor desarrollo y validación, los profesionales de la salud pueden algún día usar la herramienta en la clínica, pero mantienen que si bien la IA puede dar a los planificadores de tratamientos una ventaja brillante para ayudar a los pacientes, una vez que el software haya creado un plan de tratamiento, un físico de radiación pasará a revisarlo y personalizarlo, lo que podría demorar algunas horas. "Se parece mucho a la automatización del proceso de diseño de un traje hecho a medida", explica Chan. "El sastre primero debe construir el traje en función de las medidas del cliente, y luego modificar el traje aquí y allá para lograr el mejor ajuste. Nuestra herramienta pasa por un proceso similar para construir el plan de radiación más efectivo para cada paciente".

El año pasado, la Universidad de Beihang (China) informó del desarrollo de un método de detección basado en una red neuronal artificial para la detección del cáncer de pulmón, a partir de tomografías computarizadas, que alcanza el 89,4% de sensibilidad y reduce los falsos positivos a 2,0 por caso. La tomografía computarizada (TC) es usualmente empleada para detectar detalles de grano fino que revelen nódulos pulmonares y estructuras envolventes que permitan el diagnóstico de esta enfermedad. Precisamente su la alta sensibilidad da también lugar a enormes cúmulos de información gráfica, que se traducen en imágenes que pueden representar ambigüedades complejas, haciendo difícil para los radiólogos determinar cuándo se trata de estructuras patológicas.

Beatriz de Vera

Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, ciencia que suma

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