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La IA aplicada a modelos 3D podría predecir qué tumores de páncreas derivarán en malignos

Un nuevo estudio destaca los beneficios de la realidad aumentada en la cirugía pancreática

La Inteligencia Artificial (IA) y los algoritmos automatizados aplicados a modelos 3D podrían predecir qué tumores quísticos de páncreas derivarán en malignos y cuáles no.

Así se manifestó en el simposio organizado por Cella en el 56th European Pancreatic Club Meeting (EPC Meeting), que tuvo lugar este verano en Santiago de Compostela.

“Los tumores quísticos de páncreas son un tipo de tumores con potencialidad de malignizarse. La impresión es que las tecnologías de imagen de las que se dispone en la actualidad no son suficientemente discriminatorias para conseguir establecer diferencias claras como para dar a cada caso el tratamiento adecuado. De esta forma, parece que existe un sobretratamiento. Las técnicas de modelización 3D, la navegación intraductal y el análisis de las imágenes mediante radiómica e inteligencia artificial permitirán una mejor clasificación de estos tumores quísticos de páncreas. Así, mejorará la indicación sobre qué tratamiento es el más adecuado a cada paciente y podremos establecer el tratamiento quirúrgico sólo en aquellos casos que realmente tengan potencial maligno”, explicó el doctor Luis Sabater, jefe de Servicio de Cirugía General y del Aparato Digestivo del Hospital Clínico Universitario de Valencia.

La radiómica, que estudia características de las imágenes médicas imperceptibles al ojo humano mediante la aplicación de algoritmos automatizados, puede integrarse en modelos 3D con IA para ayudar a la toma de decisiones clínicas. Así, se confirmó que la radiómica sirve para caracterizar las lesiones de forma preoperatoria, complementar la información de las pruebas de imagen y llegar a la cirugía con un mayor conocimiento de la lesión.

En España, la prevalencia del cáncer de páncreas está aumentando. Esta clase de cáncer se caracteriza por su alta mortalidad y tiene una incidencia notablemente alta entre personas con un rango de edad que va de entre los 65 y 70 años, según datos de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM).

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