Determinación del grado de agresividad tumoral mediante técnicas de inteligencia artificial aplicadas a imágenes de resonancia magnética

Abstract

Objetivo: Determinar el grado de agresividad tumoral mediante técnicas de inteligencia artificial utilizando imágenes de resonancia magnética de sarcomas con grado histológico comprobado. Materiales y Métodos: Dos cohortes retrospectivas independientes de pacientes con sarcomas de partes blandas. Para cada paciente de las dos cohortes se adquirieron tres tipos de secuencias de imágenes como indican los protocolos clínicos: potenciadas en T1, en T2 con supresión grasa (T2FS) y STIR. A fin de desarrollar el modelo de inteligencia artificial, se utilizaron 134 imágenes, tanto las de alto grado como las de bajo grado, en T1 y T2 tomando la imagen más representativa del tumor en cualquier corte. Esto se traduce en 36 millones de píxeles que serán analizados por el programa Landing AI. Resultados: La precisión promedio del modelo fue del 84,3% y la sensibilidad, del 73,3%, con un umbral de confianza de 0,66, lo que demuestra inicialmente que se obtuvo un modelo de buena calidad para predecir con imágenes de resonancia magnética el grado de agresividad de un sarcoma de partes blandas antes de la biopsia. Conclusiones: Se presenta un enfoque novedoso para abordar un tipo de enfermedad infrecuente usando técnicas de inteligencia artificial para determinar el grado tumoral en imágenes de resonancia magnética. Según los resultados de nuestro modelo, se lo puede considerar como una segunda opinión experta al realizar los estudios por imágenes antes de la biopsia.

Keywords

• sarcoma de partes blandas
• grado histológico
• inteligencia artificial
• aprendizaje automático
• visión artificial