El propósito del proyecto es crear un algoritmo que mejore la calidad de los planes de radiación y los resultados para los pacientes, además de simultáneamente reducir el tiempo para la planificación del tratamiento e incrementar la eficiencia de las prácticas de radioterapia.
Mayo Clinic y Google Health anunciaron una iniciativa conjunta que se enfoca en la investigación sobre el empleo de inteligencia artificial para la planificación de la radioterapia, componente fundamental de la atención oncológica. Los expertos de Mayo Clinic en radioterapia, incluidos oncólogos radioterapeutas, físicos médicos, dosimetristas y el servicio de planificación, colaborarán con los expertos de Google Health en la aplicación de inteligencia artificial en imágenes médicas.
En la primera etapa de la iniciativa, los equipos de Mayo Clinic y Google Health usarán datos despersonalizados para crear y validar un algoritmo que automáticamente contornee tejidos y órganos sanos para diferenciarlos de los tumores y que desarrolle tanto dosis adaptativas como planes de tratamiento para los pacientes que reciben radioterapia en la cabeza y el cuello.
El propósito del proyecto autorizado por la Junta de Revisión Institucional es crear un algoritmo que mejore la calidad de los planes de radiación y los resultados para los pacientes, además de simultáneamente reducir el tiempo para la planificación del tratamiento e incrementar la eficiencia de las prácticas de radioterapia.
“Hoy, más del 50% de los pacientes diagnosticados con cáncer reciben radioterapia y se anticipa que la cantidad aumente en el futuro”, comenta la Dra. Nadia Laack, directora del Departamento de Oncología Radiológica en Mayo Clinic de Rochester y una de los principales investigadores del proyecto.
La Dra. Laack anota que es particularmente difícil contornear áreas sensibles, como la cabeza y el cuello, donde muchas estructuras delicadas se ubican muy cerca una de la otra y que el proceso puede llevar más de seis horas en los casos más complejos. “Durante la planificación de la radioterapia, los médicos identifican órganos y tumores de forma manual o semiautomatizada, lo cual es susceptible a variabilidad”, añade la Dra. Laack.
“Estas estructuras aportan información fundamental a los modelos de computación actualmente utilizados para generar planes sobre las dosis de radiación a administrar. Si no es posible identificar bien los órganos, el plan de la radiación podría no proteger estructuras vitales o no tratar bien el tumor”, declara el Dr. Chris Beltrán, director de la División de Física Médica en Mayo Clinic de Florida y otro de los investigadores principales del proyecto. Acota que la planificación del plan de tratamiento para la radiación es una de las disciplinas médicas más arduas y abundantes en datos.
“La Oncología Radiológica está lista, o quizás hasta atrasada, para la aplicación de métodos mejorados con inteligencia artificial, especialmente los basados en aprendizaje profundo. Nos entusiasma trabajar con Google Health para avanzar en el desarrollo de medios confiables de inteligencia artificial que permitan asegurar que todos los pacientes reciban el mejor plan posible”, añade el Dr. Beltrán.
“Los oncólogos radioterapeutas hoy en día trazan esmeradamente líneas alrededor de órganos sensibles, como los ojos, las glándulas salivales y la médula espinal, para asegurarse que los rayos de la radiación no lleguen a esas zonas. Aunque funcione, la realidad es que toma mucho tiempo lograr exactitud. Emplear inteligencia artificial para aumentar ciertas partes del proceso de contorno encierra enorme potencial y esperamos que este trabajo termine mejorando la experiencia de los pacientes y ayudando a que reciban el tratamiento necesario con más rapidez”, señala el licenciado en medicina y cirugía Cían Hughes, jefe de informática en Google Health.
Mayo Clinic y Google Health esperan que los medios basados en inteligencia artificial terminen ayudando en todo el mundo a ampliar el acceso a pericia especializada y a reducir el largo tiempo de espera de los pacientes. “El empleo de inteligencia artificial y aprendizaje automático también puede servir para aliviar mundialmente la escasez de personal en oncología radiológica y disminuir la variabilidad en cuanto a la calidad de atención médica que el paciente recibe”, concluye la Dra. Laack.
Esta iniciativa es la primera investigación colaborativa, una asociación estratégica entre Mayo Clinic y Google. Esta asociación estratégica fue anunciada el año pasado y su objetivo es mejorar la prestación de cuidados médicos para afecciones graves y complejas mediante el aprovechamiento de conocimientos y datos, a fin de crear medios digitales y experiencias útiles ya disponibles en plataformas innovadoras de la atención de la salud.
