Un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA), denominado iSeg, ha demostrado en un reciente estudio que es capaz de delinear tumores de pulmón en movimiento —conforme respiran los pacientes— con una precisión comparable e incluso superior al de oncólogos experimentados, según informa Fast Company. Publicado en npj Precision Oncology, este avance promete acelerar y mejorar la planificación de tratamientos oncológicos, especialmente la radioterapia.
El desafío de la segmentación tumoral
La segmentación de tumores pulmonares, es decir, la identificación precisa de sus límites en imágenes de TC, es un proceso crucial y laborioso que puede requerir hasta 12 exploraciones y siete horas de trabajo manual. Además, depende de la percepción individual del médico, lo que genera variabilidad y posibles omisiones de zonas relevantes.
¿Qué aporta iSeg?
A diferencia de otras herramientas que emplean imágenes estáticas, iSeg opera en 3D y tiene en cuenta el movimiento respiratorio del tumor. Esto permite una contorneado más fidedigno del tejido tumoral en condiciones reales. Fue entrenado con datos multicéntricos de nueve clínicas, incluyendo escáneres de Northwestern Medicine y Cleveland Clinic, lo que potencia su robustez y adaptabilidad.
Resultados del estudio
Evaluado con nuevos escáneres no vistos durante el entrenamiento, iSeg demostró una capacidad idéntica a la de los oncólogos para delinear tumores, y además destacó regiones adicionales que los médicos habían pasado por alto. Estas zonas resultaron estar vinculadas a un peor pronóstico, lo que sugiere que esta IA podría evitar omisiones relevantes.
Impacto potencial en clínica
Este sistema podría reducir significativamente los tiempos de planificación de radioterapia, eliminando retrasos y mejorando la precisión. Además, contribuiría a estandarizar la atención y reducir desigualdades en centros con menos experiencia especializada. El equipo de Northwestern ya está probando iSeg en entornos reales, incorporando feedback médico y extendiendo su uso a tumores en hígado, cerebro y próstata, así como a modalidades como PET y MRI.
Futuro cercano
Los investigadores estiman que la integración clínica podría estar disponible en uno o dos años . Su adopción marcaría un avance significativo en la oncología personalizada, permitiendo terapias más eficaces y seguras. Mohamed Abazeed, líder del estudio, señala que estamos más cerca de tratamientos oncológicos “más precisos de lo que imaginamos hace una década”.
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