Cáncer de pulmón: utilidad del diagnóstico dirigido por ordenador a partir de radiografías de tórax

La tasa de mortalidad de esta neoplasia varía sustancialmente en función del estadio de la enfermedad en el momento del diagnóstico. Más de tres cuartas partes de los casos se detectan en estadios avanzados, por ello resulta fundamental mejorar el diagnóstico precoz, que resulta complicado ante la falta inicial de síntomas, muchos de ellos inespecíficos. Ahora, una nueva investigación española ha estudiado la utilidad del diagnóstico asistido por ordenador para la identificación de nódulos pulmonares en radiografías de tórax. 

La radiografía de tórax es una prueba de imagen que se realiza con relativa frecuencia, sin embargo en muchas ocasiones estas no son interpretadas por radiólogos. Esto puede significar que la presencia de nódulos pulmonares sean pasados por alto ante la dificultad de la interpretación de esta prueba por parte de no especialistas.

Recientemente se ha propuesto la introducción de herramientas basadas en algoritmos de deep learning o aprendizaje profundo para la interpretación de estas imágenes. Los algoritmos de diagnóstico asistido por ordenador pueden integrarse en el software de diagnóstico y se han utilizado con éxito en imagen torácica, incluyendo la evaluación de radiografías de tórax con precisiones superiores al 90 % para la identificación de nódulos pulmonares en algunos estudios. Sin embargo, las bases de datos utilizadas hasta la fecha han sido, en la mayoría de los casos, pequeñas y sin validación clínica por parte de radiólogos.

Con todo esto en mente, un equipo de investigadores españoles creó un algoritmo diagnóstico dirigido por ordenador para la identificación de nódulos pulmonares a partir de radiografías de tórax con y sin nódulos pulmonares. Posteriormente se utilizó en una cohorte retrospectiva de pacientes con radiografías realizadas en 2008 y no examinadas por un radiólogo cuando se obtuvieron. 

Las radiografías se clasificaron según la probabilidad de nódulo pulmonar, fueron leídas por un radiólogo y se evaluó la evolución durante los tres años siguientes. El algoritmo clasificó 20.303 radiografías y definió cuatro subgrupos con 250 imágenes cada uno (percentiles ≥ 98, 66, 33 y 0). Se identificaron 58 nódulos pulmonares en el percentil ≥ 98 (23,2 %), mientras que solo 64 se encontraron en percentiles inferiores (8,5 %) (p < 0,001). 

En 39 de los 173 pacientes del grupo de alta probabilidad, que no habían recibido diagnóstico de cáncer de pulmón y de los que se tenía información del seguimiento, un radiólogo confirmó la presencia de un nódulo pulmonar. En 5 de ellos se realizó un diagnóstico con un retraso de 11 meses (12,8 %). 

En una cuarta parte de las radiografías de tórax consideradas de alta probabilidad para nódulo pulmonar por el algoritmo, el hallazgo se confirmó y correspondía a un cáncer de pulmón no diagnosticado en una décima parte de los casos.

Los autores concluyen señalando que: “El uso de un algoritmo de diagnóstico dirigido por ordenador creado para la identificación de nódulos pulmonares en radiografías de tórax rutinarias solo revisadas por médicos no entrenados y consideradas sin anomalías en el parénquima pulmonar es capaz de identificar imágenes con una alta probabilidad de nódulo pulmonar, que sería confirmado posteriormente por un radiólogo en cerca de una cuarta parte de los casos”.