IA para el diagnóstico precoz del cáncer de próstata
Cerca de la mitad de los hombres de edad avanzada padecerán cáncer en 2024, mientras que en las mujeres el porcentaje será del 32,7 , según las estimaciones de la Red Española de Registros de Cáncer (REDECAN). Este año, el tipo de cáncer más diagnosticado en las mujeres seguirá siendo el de mama (36.395 nuevos casos) y en hombres, el cáncer de próstata (30.316 nuevos casos). Además, la Organización Mundial de la Salud (OMS) sitúa este último como el cuarto tipo de cáncer más común en la población. En su último informe, del año 2020, registró que se reporta una incidencia de 1,41 millones de casos. El envejecimiento de la población y el aumento de la esperanza de vida hacen que el futuro no sea muy halagüeño. El informe publicado por Comisión The Lancet sobre el cáncer de próstata prevé un aumento de la incidencia de esta dolencia y que llegue a duplicarse en el año 2040 (2,9 millones de nuevos casos).
La importancia de un diagnóstico precoz del cáncer de próstata
La velocidad de desarrollo del tumor de próstata es muy lenta y esto dificulta su diagnóstico. Además, es un tipo de cáncer que no suele presentar síntomas hasta que se encuentra en etapas demasiado avanzadas. Casi 1 de cada 3 casos se detectan cuando ya existe metástasis, es decir, cuando las células cancerosas se han diseminado hacia otros órganos. En esta situación, el pronóstico del paciente es mucho peor. Además, para evitar los infradiagnósticos o, por el contrario, para evitar tratamientos innecesarios es crucial la capacidad para diferenciar tumores. A partir de esa diferenciación se tomarán decisiones relacionadas con el tratamiento.
El cáncer de próstata clínicamente significativo (csPCa por sus siglas en inglés) implica la presencia de células cancerosas con potencial para crecer y disgregarse. Esta es precisamente la principal diferencia con los casos no clínicamente significativos, donde las células no presentan esta alta agresividad. La detección temprana y la estimación del grado y estadio del cáncer es crucial para determinar el riesgo y la agresividad del tumor y poder guiar los tratamientos.
Los métodos convencionales de detección de csPCa, como la determinación del antígeno prostático específico (PSA) o la biopsia, han demostrado su utilidad a lo largo de los años. Sin embargo, son altamente invasivos y tienden a los falsos positivos y negativos. Para reducir el impacto de estas pruebas en el paciente, los investigadores han explorado en los últimos años el uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) para el apoyo al diagnóstico de este tipo de dolencias.
¿Cómo puede ayudar la IA en el diagnóstico precoz del cáncer de próstata?
En la última década, la IA ha experimentado un crecimiento exponencial y ha cambiado la forma en la que interaccionamos con la tecnología en los distintos sectores de la sociedad. Esta evolución también está presente en el ámbito clínico, donde estas herramientas han revolucionado la forma en que las enfermedades se diagnostican, tratan y gestionan hoy en día. Los algoritmos de IA permiten la identificación de patrones y relaciones ocultas en los datos clínicos. Ya han demostrado una alta eficacia a la hora de analizar imágenes, como los rayos X o las pruebas de resonancia magnética. Además, facilitan el procesado de alta precisión y de grandes volúmenes de imágenes en segundos, y con ello, la identificación de posibles anomalías, por ejemplo, la identificación de tumores. Esto los convierte hoy en día en una herramienta muy útil de apoyo al diagnóstico de muchas enfermedades.
Datos sanitarios y privacidad
El Reglamento General de Protección de Datos determina que los datos sanitarios son de especial sensibilidad. Por eso, los requisitos para realizar estudios con ellos son muy exigentes. Esto ralentiza los procesos para que las entidades investigadoras puedan acceder y utilizar esa información para entrenar la IA. Pero la utilización de esa información es crucial para avanzar en las tecnologías de detección precoz del cáncer de próstata.
En este contexto, desde 2023 en Gradiant trabajamos (junto con otros 11 socios) en el proyecto Horizonte Europa FLUTE. Estamos desarrollando un modelo de IA para la predicción de csPCa fusionando datos clínicos de pacientes con información extraída de pruebas de resonancia magnética. Este modelo lo entrenaremos de forma federada en tres centros de datos en España, Bélgica e Italia y garantizará la seguridad y la privacidad de los datos mediante el uso de tecnologías innovadoras. Estos centros de datos se corresponden con tres hospitales de alta relevancia europea (Fundacio Hospital Universitari Vall d’Hebron, Centre Hospitalier Universitaire de Liège e Istituto Romagnolo per lo studio dei tumori dino amadori). Proporcionarán el conocimiento clínico y los datos de los pacientes necesarios para implementar los modelos de IA.
El entrenamiento federado (Federated Learning) permitirá desarrollar los algoritmos de IA de forma descentralizada, en los propios centros hospitalarios. Así, se evita compartir información de los pacientes, con la ventaja de que los datos no saldrán de sus instalaciones de origen por lo que se mejora la seguridad. Al mismo tiempo, serán notables los beneficios en los resultados de los algoritmos, que podrán entrenarse en una cantidad mayor de datos y en distintas ubicaciones. Esto mejorará altamente su rendimiento y su capacidad de detección de tumores.
