Investigadores del Instituto Karolinska de Suecia, junto con colaboradores internacionales, han completado una amplia evaluación internacional que demuestra la utilidad de la inteligencia artificial (IA) para diagnosticar y clasificar el cáncer de próstata.

El estudio, publicado en la revista científica ‘Nature Medicine’, muestra que los sistemas de IA pueden identificar y clasificar el cáncer de próstata en muestras de tejido de diferentes países con la misma eficacia que los patólogos.

La validación internacional se realizó a través de un concurso denominado ‘PANDA’. El concurso duró tres meses y retó a más de 1.000 expertos en IA a desarrollar sistemas para clasificar con precisión el cáncer de próstata.

Esencial la ayuda de la inteligencia artificial

"En tan solo diez días de competición se desarrollaron algoritmos que coincidían con la media de los patólogos. La organización de ‘PANDA’ muestra cómo los concursos pueden acelerar la innovación para resolver problemas específicos en la atención sanitaria con la ayuda de la IA", explica Kimmo Kartasalo, autor correspondiente del estudio.

Un problema en el diagnóstico actual del cáncer de próstata es que diferentes patólogos pueden llegar a conclusiones distintas incluso para las mismas muestras de tejido, lo que significa que las decisiones de tratamiento se basan en información incierta.

Los investigadores creen que el uso de la tecnología de IA tiene un gran potencial para mejorar la reproducibilidad, es decir, aumentar la consistencia de las evaluaciones de las muestras de tejido independientemente del patólogo que realice la evaluación, lo que lleva a una selección más precisa del tratamiento.

Diagnósticos precisos

"Los resultados de ‘PANDA’ muestran por primera vez que los sistemas de IA pueden producir un diagnóstico y una clasificación del cáncer de próstata igual de precisos en un entorno internacional que los patólogos humanos. El siguiente paso son los estudios controlados para evaluar la mejor manera de introducir los sistemas de IA en la atención al paciente. Los estudios futuros también deberían incluir una mayor variedad de biopsias raras pero inusualmente difíciles, así como muestras de países con etnias y demografía más variadas", afirma Martin Eklund, último autor del estudio.