El adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) sigue siendo uno de los cánceres con peor pronóstico, principalmente porque suele detectarse en fases avanzadas. A menudo, las señales iniciales son tan sutiles en la tomografía computarizada (TC) con contraste que pasan inadvertidas incluso para especialistas experimentados. En este contexto, un nuevo estudio internacional, amplio y meticulosamente diseñado, evaluó el rendimiento de un sistema de inteligencia artificial (IA) en la detección del PDAC y lo comparó directamente con el de decenas de radiólogos. El resultado fue sorprendente y, es que, la IA, no solo logró un desempeño no inferior, sino estadísticamente superior, configurando un nuevo punto de referencia para el diagnóstico asistido.
Un estudio global
El proyecto, se concibió como un estudio observacional, pareado y de no inferioridad, con análisis posterior de superioridad. Su objetivo fue crear un punto de referencia fiable y de código abierto para evaluar sistemas de IA aplicados a la detección del PDAC en TC. En total, el estudio incluyó 3440 pacientes atendidos entre 2004 y 2023. De ellos, 1103 (32%) tenían un diagnóstico positivo de PDAC.
Para entrenar el sistema de IA se utilizaron 2310 pacientes procedentes de centros terciarios de los Países Bajos y Estados Unidos. Tras el entrenamiento, la validación se llevó a cabo en un conjunto aislado de 1130 pacientes, que incluyó casos procedentes de los Países Bajos, Suecia y Noruega. En este conjunto de prueba, 406 pacientes presentaban PDAC confirmado histológicamente.
La comparación con humanos se realizó mediante un estudio multilector-multicaso con 68 radiólogos provenientes de 40 centros de 12 países, con una mediana de 9 años de experiencia profesional. Estos especialistas evaluaron un conjunto de 391 tomografías, 144 de ellas correspondientes a casos confirmados de PDAC. El estándar de referencia se basó en histopatología y en un seguimiento clínico mínimo de tres años, lo que garantizó una alta solidez en la clasificación de los casos.
Los resultados de la IA: ¿podría convertirse en una ayuda?
Estadísticamente, la IA cumplió con la condición de no inferioridad y, posteriormente, demostró superioridad. Este resultado indica que, la IA, fue capaz de detectar signos de PDAC con mayor consistencia que el promedio de los especialistas implicados, incluso cuando estos contaban con años de experiencia clínica.
Los autores subrayan que estos hallazgos no plantean la IA como sustituto de los radiólogos, sino como una herramienta de apoyo que podría mejorar la detección del PDAC en TC de rutina. Detectar antes este tumor (uno de los más agresivos y difíciles de identificar en sus primeras etapas) podría contribuir a mejorar el pronóstico de los pacientes en el futuro.