La IA puede ayudar a diagnosticar y tratar el cáncer de páncreas. Dos jóvenes investigadores de la TU/e-investigadores hablan sobre su proyecto.
Cada año, en los Países Bajos se diagnostica cáncer de páncreas a unas 3.000 personas. Este tipo de cáncer es uno de los más mortales. Solo un 9% de los pacientes que lo padecen siguen vivos cinco años después del diagnóstico. Además, detectar la enfermedad es muy difícil. Los síntomas son vagos y, a menudo, no aparecen hasta que el tumor ya ha invadido los órganos o vasos sanguíneos circundantes, lo que también complica el tratamiento de la enfermedad.
Victoria Bruno, candidata a doctorado en Diseño Industrial, y Terese Hellström, candidata a doctorado en Ingeniería Eléctrica en la TU Eindhoven, están desarrollando soluciones de inteligencia artificial para ayudar a los médicos a detectar el cáncer de páncreas y planificar su tratamiento.
La investigación cuenta con el apoyo del proyecto ACACIA dentro del Instituto de Sistemas de Inteligencia Artificial de Eindhoven (EAISI) y como parte del consorcio regional e/MTIC (TU Eindhoven, Hospital Catharina, Centro Médico Máxima, Centro de Epilepsia y Sueño Kempenhaeghe y Philips).
Hellström trabaja en el proyecto desde 2021 y Bruno se incorporó en 2023. Trabajan en estrecha colaboración para integrar el modelo de IA en el prototipo que se está desarrollando dentro del proyecto.
EAISI celebra su quinto aniversario, por lo que es un momento perfecto para destacar uno de sus proyectos más importantes. En el marco del proyecto ACACIA, científicos de diferentes departamentos de la TU Eindhoven, médicos del Hospital Catharina de Eindhoven y profesionales de Philips trabajan juntos para mejorar la atención en torno al cáncer y las enfermedades cardiovasculares.
La detección del cáncer de páncreas mediante inteligencia artificial forma parte de todo el proyecto. “El objetivo final es construir un sistema modular en el que la inteligencia artificial pueda ayudar a los médicos a detectar distintos tipos de cáncer”, afirma Bruno.
Imágenes y planificación adecuadas
Aún queda mucho por investigar. Hellström se centra principalmente en el desarrollo del sistema de IA. Los modelos de aprendizaje profundo pueden determinar dónde se encuentra un tumor a partir de imágenes de tomografías computarizadas. También pueden ayudar a evaluar la extensión de la afectación del tumor, por ejemplo, en los vasos sanguíneos y otros tejidos.
Esta información es esencial para planificar el tratamiento; determina, por ejemplo, si es posible o no realizar una cirugía. La cirugía se vuelve más riesgosa cuanto más crece el tumor en vasos sanguíneos sanos.
Fácil de usar
“La IA puede marcar una gran diferencia en la atención sanitaria, pero la tecnología debe adaptarse bien al proceso de trabajo de los médicos”, afirma Hellström. Ahí es donde entra en juego la investigación de Bruno, que analiza la herramienta desde una perspectiva de diseño y, entre otras cosas, se ocupa de gestionar la incertidumbre de forma adecuada.
“Estamos investigando cómo integrar el uso de la IA en los procesos existentes de la mejor manera posible, por ejemplo, mostrando los datos de forma adecuada y comprensible”, continúa Bruno.
Esto plantea numerosas cuestiones de diseño. Después de todo, ¿el médico ve primero los hallazgos de la IA o el clínico tiene que hacer sus propios juicios primero y solo después de consultar los hallazgos de la IA?
Bruno: “Diseñamos el sistema para que no muestre los resultados del algoritmo de inmediato. De esa manera, los usuarios pueden hacer su propia evaluación primero. Después, pueden ver los resultados de la IA con solo pulsar un botón”.
Hellström aclara: “La IA puede agilizar y acelerar los procesos en el ámbito sanitario. La tecnología no está pensada para sustituir por completo el trabajo del médico, sino para ayudarle a emplear su tiempo de forma más eficiente”.
Colaboración única
Lo que hace que este proyecto sea único, según los investigadores, es la colaboración entre la academia y el hospital. “En parte gracias a la colaboración e/MTIC, varios médicos están siguiendo el desarrollo”.
“Pueden indicar inmediatamente qué funciona y qué no. Eso es increíblemente importante para poder llevar el producto al mercado”, afirma Hellström.
Implementación en el hospital
Los ensayos clínicos con esta tecnología suponen un paso importante hacia su integración definitiva en la práctica clínica. “La investigación que estamos llevando a cabo actualmente es una pequeña parte de un todo. Al final, sólo juntos podemos lograr un verdadero impacto”, continúa Hellström.
Hellström: “El próximo año realizaremos un ensayo clínico, es decir, la tecnología se probará por primera vez a gran escala en el hospital. Por ahora estamos recibiendo comentarios de algunos médicos, pero para poder implementarla realmente, obviamente es necesario que más especialistas utilicen la tecnología. Entonces tendremos una visión más clara de las posibilidades”.
Bruno añade: “Por tanto, las opciones de diseño tampoco son definitivas todavía. Todavía podemos ajustar la herramienta en función de los resultados del estudio clínico”.
Confianza
La confianza de los médicos en la tecnología es decisiva para su implementación. Hellström: “En la actualidad, existen cada vez más normas para el uso de la IA en la atención sanitaria. Con las normas y las etiquetas asociadas, los médicos sabrán mejor en qué herramientas pueden confiar. Espero que esto lleve a que la tecnología se utilice con más frecuencia y genere más espacio para la innovación”.
En cualquier caso, los investigadores consideran que el interés social es grande. Bruno: “Durante el simposio EAISI recibimos numerosas preguntas de personas cuyos seres queridos se han visto afectados por este tipo de cáncer tan complicado”.
“Eso siempre me conmueve, sobre todo porque uno de mis familiares también padeció esta enfermedad. Para mí, no es sólo un proyecto científico, sino también una misión: marcar una diferencia para los pacientes y sus familias”.
