LA INTELIGENCIA ARTIFICAL Y LA DETECCIÓN DE LESIONES QUISTICAS PANCREÁTICAS

Resumen

OBJETIVO: Desarrollar y probar un test de inteligencia artificial para la detección y clasificación automática de las lesiones quísticas pancreáticas (LQP). MATERIAL Y MÉTODOS: Las LQP son un hallazgo incidental cada vez más frecuente en las pruebas de imagen. Si bien la mayoría son de naturaleza benigna, un pequeño porcentaje tiene un alto potencial de malignizar. Su  caracterización es fundamental para determinar el correcto manejo del paciente. En este sentido, la aparición de técnicas de inteligencia artificial (IA) puede suponer un importante avance en el diagnóstico de las LQP, ya que esta tecnología permite, a partir del análisis previo de multitud de imágenes, detectar zonas con más probabilidad de presentar una LQP. Junto con un grupo de biotecnología hemos realizado un estudio retrospectivo y observacional, seleccionado pruebas de imagen (TAC y RM), realizadas durante el período 2010-2020 en nuestro Hospital,  con el diagnóstico de LQP. Dos especialistas en diagnóstico por la imagen  han revalorado las imágenes y se han introducido en un software, para crear una base de datos de entrenamiento. Los diferentes tipos de lesiones evaluadas han sido : Neoplasia intraductal Papilar Mucionsa, neoplasia quística Mucinosa, cistoadenoma seroso  y pseudoquistes. RESULTADOS: El análisis de más de 1000 pruebas de imagen ha demostrado que una herramienta de IA tiene el potencial de detectar e identificar correctamente LQP, con una sensibilidad del 90% y una especificidad del 85%. CONCLUSIÓN Primeros resultados favorables en la utilización de un sistema de IA para la detección y clasificación de las LQP.