Respuesta rápida
La inteligencia artificial puede encontrar y graduar el cáncer de próstata en láminas digitales. En grandes estudios, la concordancia con patólogos especialistas fue cercana a la que ellos tienen entre sí.4,5 En mi doctorado en la Universidad de São Paulo, la concordancia con uropatólogos llegó al 89% en un estudio pequeño, con uno de los métodos probados.1 La tecnología ayuda al patólogo, y el diagnóstico sigue siendo suyo.6
Por qué la patología
El diagnóstico del cáncer de próstata depende de la lectura de la lámina por el patólogo. El número de biopsias crece, faltan uropatólogos en el mundo y dos especialistas pueden dar notas distintas a la misma lámina. Esa variación puede llevar a tratar de más o de menos.4
Cómo funciona
La lámina se digitaliza y se divide en partes pequeñas. Un patólogo marca en las imágenes qué es tejido benigno y qué es cada patrón de Gleason. Con esos ejemplos, una red neuronal aprende a reconocer los patrones y después se prueba en láminas que nunca vio.1
Lo que investigué
En el doctorado en la Facultad de Medicina de la Universidad de São Paulo, bajo la dirección de la Prof. Dra. Katia Ramos Moreira Leite, comparé la inteligencia artificial con la evaluación de un uropatólogo especialista en piezas de prostatectomía radical.2
En uno de los trabajos, usamos 12 láminas para entrenar el sistema y 3 nuevas para probarlo, con dos métodos:1
| Método | Cómo funciona | Resultado |
|---|---|---|
| Clasificación | Da una única etiqueta a cada imagen | 94,1% de aciertos en el entrenamiento y 44% de concordancia con los uropatólogos en las láminas nuevas |
| Barrido | Delimita cada área de la lámina y le da una etiqueta | 91,2% de aciertos en el entrenamiento y 89% de concordancia con los uropatólogos en las láminas nuevas |
El número de láminas fue pequeño. El resultado muestra que la forma de entrenar el sistema cambia mucho lo que entrega, y que una buena cifra en el entrenamiento no garantiza una buena cifra en láminas nuevas.1
En 2019, un trabajo de esta investigación, hecho con Carmen Estivallet y Katia Leite, recibió el segundo lugar en el XXXVII Congreso Brasileño de Urología. En 2024, participé con la Prof. Katia en una revisión sobre el tema.3
Qué muestran los estudios más grandes
| Estudio | Cómo se hizo | Resultado |
|---|---|---|
| Suecia, 2020 | 6.682 láminas en el entrenamiento y 1.631 biopsias en la prueba | Área bajo la curva de 0,997 para separar tejido benigno de cáncer. En la nota de Gleason, concordancia de 0,62, en el rango de los especialistas (0,60 a 0,73) |
| PANDA, 2022 | 10.616 biopsias digitalizadas y 1.290 desarrolladores | Concordancia de 0,862 y 0,868 con uropatólogos especialistas, en Estados Unidos y en Europa |
| Paige Prostate, 2023 | 18 patólogos, 610 biopsias, con y sin ayuda del sistema | Mejoraron la sensibilidad y la especificidad con la ayuda. Llevó a la primera autorización de la FDA en el área |
La concordancia se mide de 0 a 1, y cuanto más cerca de 1, mayor.
Más allá del diagnóstico
La tecnología también se está estudiando para prever la evolución de la enfermedad. En un estudio con datos de 5.727 pacientes, un modelo con imágenes de la lámina y datos clínicos se validó en 1.594 hombres de un estudio aleatorizado. En el 34% señalado por el modelo, la terapia hormonal redujo el riesgo de metástasis. En los demás, no trajo beneficio.7
Esa es también la línea del trabajo que presenté en el congreso de la Asociación Estadounidense de Urología en 2024, sobre un modelo para prever la recidiva a partir de datos clínicos e histológicos.
Los límites
El estudio PANDA mostró buenos resultados en láminas de varios países y pidió evaluarlos en estudios prospectivos.5 Un sistema puede equivocarse en láminas distintas de las del entrenamiento, algo que también apareció en nuestro estudio.1 El diagnóstico sigue bajo la responsabilidad del patólogo.
Cómo lo manejo
En mi práctica, la decisión parte del informe del patólogo, leído junto con el PSA, el tacto y la resonancia. Cuando el tratamiento depende de un detalle, puedo pedir la revisión de las láminas por un uropatólogo.
Cuándo consultar al urólogo
- Si recibió un informe de biopsia y quiere entender la nota de Gleason
- Si el tratamiento depende de un detalle del informe
- Si quiere una segunda lectura de las láminas
Preguntas frecuentes
¿La inteligencia artificial reemplaza al patólogo?+
No. Los sistemas estudiados ayudan al patólogo a leer la lámina, y el estudio PANDA sostiene que todavía deben probarse en estudios prospectivos.5,6
¿La inteligencia artificial acierta el Gleason?+
En estudios con láminas digitales, los mejores sistemas tuvieron una concordancia cercana a la de patólogos especialistas.4,5 El resultado depende de cómo se entrenó el sistema. En mi estudio, la concordancia fue del 44% con un método y del 89% con otro.1
¿Hay algún sistema aprobado para su uso?+
Sí. Paige Prostate fue el primer sistema de inteligencia artificial en patología autorizado por la agencia estadounidense FDA.6
¿Mi informe se hizo con inteligencia artificial?+
Pregunte al laboratorio que hizo el estudio. El informe lleva la firma del patólogo, que responde por el diagnóstico.
¿La tecnología ayuda a elegir el tratamiento?+
Se está estudiando para eso. En un estudio con 5.727 pacientes, un modelo con imágenes de la lámina y datos clínicos identificó quiénes podrían beneficiarse de la terapia hormonal junto con la radioterapia.7
Referencias
- Melo PAS, Estivallet CLN, Srougi M, et al. Detecting and grading prostate cancer in radical prostatectomy specimens through deep learning techniques. Clinics (Sao Paulo). 2021;76:e3198. PubMed
- Melo PAS. Concordância entre inteligência artificial e uropatologista expert na detecção e graduação histológica do câncer de próstata em espécimes de prostatectomia radical. Tese de doutorado. Faculdade de Medicina da USP; 2023. USP
- Leite KRM, Melo PAS. Artificial Intelligence in Uropathology. Diagnostics (Basel). 2024;14(20). PubMed
- Ström P, Kartasalo K, Olsson H, et al. Artificial intelligence for diagnosis and grading of prostate cancer in biopsies: a population-based, diagnostic study. Lancet Oncol. 2020;21(2):222-232. PubMed
- Bulten W, Kartasalo K, Chen PC, et al. Artificial intelligence for diagnosis and Gleason grading of prostate cancer: the PANDA challenge. Nat Med. 2022;28(1):154-163. PubMed
- Raciti P, Sue J, Retamero JA, et al. Clinical Validation of Artificial Intelligence-Augmented Pathology Diagnosis Demonstrates Significant Gains in Diagnostic Accuracy in Prostate Cancer Detection. Arch Pathol Lab Med. 2023;147(10):1178-1185. PubMed
- Spratt DE, Tang S, Sun Y, et al. Artificial Intelligence Predictive Model for Hormone Therapy Use in Prostate Cancer. NEJM Evid. 2023;2(8):EVIDoa2300023. PubMed
¿Quiere conversar sobre su caso?
En la consulta, reviso sus exámenes y sus prioridades.
Agendar consulta