MIÉRCOLES, 28 de septiembre de 2022 (HealthDay News) -- Una herramienta basada en aprendizaje profundo (deep learning, DL) puede ayudar a detectar el cáncer de páncreas en tomografías computarizadas (TC), según un estudio publicado en línea el 13 de septiembre en Radiology.
El Dr. Po-Ting Chen, de la Facultad de Medicina de la Universidad Nacional de Taiwán en Taipéi, y colaboradores desarrollaron y validaron una herramienta basada en DL para detectar el cáncer de páncreas en la TC. Se recogieron retrospectivamente estudios de TC con contraste en 546 pacientes con diagnóstico de cáncer de páncreas entre enero de 2006 y julio de 2018 y se compararon con estudios de TC de 733 controles con un páncreas normal obtenidos entre enero de 2004 y diciembre de 2019. Se desarrolló una red neuronal convolucional (convolutional neural network, CNN) de segmentación y un clasificador que reúne cinco CNN y se validó en el conjunto de pruebas internas y en un conjunto de validación del mundo real a nivel nacional. La prueba de McNemar se utilizó para comparar las sensibilidades de la herramienta de detección asistida por computadora (computer-aided detection, CAD) y la interpretación del radiólogo.
Los investigadores hallaron que la herramienta de DL alcanzó un 89,9 % y 95,9 % de sensibilidad y especificidad, respectivamente, en el conjunto de pruebas interno, con una curva de eficacia diagnóstica para el área bajo la curva (ABC) de 0,96 y sin diferencias significativas en la sensibilidad en comparación con el informe original del radiólogo (96,1 %). La herramienta de DL distinguió entre los estudios con neoplasia maligna en la TC y los estudios de control con una sensibilidad del 89,7 % y una especificidad del 92,8 % en un conjunto de pruebas de 1473 estudios de TC en el mundo real (ABC: 0,95); para neoplasias malignas menores de 2 cm, la sensibilidad fue del 74,7 %.
“La herramienta CAD puede ser un complemento útil para los radiólogos para mejorar la detección del cáncer de páncreas”, escriben los autores.
