– Investigadores de la Universidad de Houston han recibió una subvención de $ 933,812 del Instituto Nacional del Cáncer (NCI) para desarrollar un marco computacional para apoyar la colaboración entre equipos de radiología y algoritmos de inteligencia artificial (IA) para el diagnóstico del cáncer de pulmón.
Según el comunicado de prensa, algunas investigaciones indican que la IA no mejora el rendimiento de diagnóstico de los radiólogos, lo que puede ayudar a contribuir a las 40 000 a 80 000 muertes por año en los EE. UU. atribuidas a errores de diagnóstico. Estas brechas en el rendimiento han creado la necesidad de algoritmos de diagnóstico asistidos por computadora que sean más interactivos, explicaron los investigadores en el comunicado de prensa.
“Los sistemas de IA actuales se centran en mejorar el rendimiento independiente y descuidan la interacción del equipo con los radiólogos”, dijo Hien Van Nguyen, PhD, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de Houston. “Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un marco computacional para que la IA colabore con radiólogos humanos en tareas de diagnóstico médico”.
Utilizando una combinación de seguimiento de la mirada, ingeniería inversa de la intención y aprendizaje reforzado, el marco ayudará a guiar cuándo y cómo un sistema de IA debe interactuar con los radiólogos y sus equipos. El enfoque se centrará en el desarrollo de una interfaz simple y fácil de usar para minimizar la cantidad de posibles distracciones del trabajo clínico y maximizar la eficiencia del tiempo, afirma el comunicado de prensa.
El proyecto, cuyo objetivo es mejorar el diagnóstico del cáncer de pulmón, evaluará enfoques para la detección de nódulos pulmonares y embolia pulmonar.
“Estudiar cómo la IA puede ayudar a los radiólogos a reducir los errores de diagnóstico de estas enfermedades tendrá un impacto clínico significativo”, dijo Van Nguyen. “Este proyecto avanzará significativamente en el conocimiento del campo al abordar preguntas importantes, pero en gran parte poco exploradas”.
Algunas de las preguntas de investigación se centran en cómo y cuándo los radiólogos y la IA deben interactuar de manera más amplia, pero otras tienen un enfoque más limitado, como determinar cómo modelar el proceso de exploración visual del radiólogo.
“Nuestros enfoques son creativos y originales porque representan una desviación sustancial de los algoritmos existentes. En lugar de proporcionar continuamente predicciones de IA, nuestro sistema utiliza un agente de aprendizaje de refuerzo asistido por la mirada para determinar el momento óptimo y el tipo de información para presentar a los radiólogos”, dijo Van Nguyen.
Fuera de la investigación clínica, la IA también se está aplicando al diagnóstico de cáncer de pulmón en entornos del mundo real.
A principios de esta semana, AtlantiCare, con sede en Nueva Jersey, anunció el despliegue de herramientas de evaluación preoperatoria de IA y técnicas de broncoscopia robótica para ayudar a diagnosticar y tratar el cáncer de pulmón de manera temprana.
El sistema de salud utilizará la Clínica de nódulos virtuales de Optellum dentro de su programa de diagnóstico temprano de cáncer de pulmón en los institutos Heart & Lung y Cancer Care en AtlantiCare Regional Medical Center (ARMC). La clínica virtual ayudará a los médicos a identificar y rastrear a los pacientes en riesgo de cáncer de pulmón.
La herramienta se integrará en los flujos de trabajo clínicos y alertará automáticamente al equipo de neumología intervencionista de la Clínica de nódulos pulmonares de AtlantiCare si detecta un nódulo a través de una tomografía computarizada realizada en ARMC, lo que les permitirá determinar si la vigilancia o una intervención clínica como la broncoscopia es apropiada y necesaria. .
