AIpolypNET: una red nacional para desarrollo y validación de sistemas de soporte a la detección y diagnóstico de cáncer colorrectal mediante IA
- La red AIpolypNET busca desarrollar y validar sistemas de inteligencia artificial dedicados a mejorar el diagnóstico del cáncer colorrectal.
- Formada por 8 instituciones – 4 de perfil clínico y 4 de perfil técnico – la red ha celebrado su segunda reunión de trabajo en el CVC, ubicado en el Campus de la UAB de Bellaterra (Cerdanyola del Vallés).
- La red AIPolypNET está financiada por la Agencia Estatal de Investigación, del Ministerio de Ciencia e Innovación.
La red nacional AI4POLYPNET, dedicada a mejorar el diagnóstico del cáncer colorrectal mediante Inteligencia Artificial (IA), ha celebrado su segunda reunión de trabajo en Bellaterra, Cataluña. Compuesta por 8 instituciones, entre las cuales se encuentran 4 de perfil clínico y 4 de perfil técnico, esta red representa un esfuerzo conjunto para abordar una de las enfermedades con mayor incidencia a nivel mundial.
Uno de los objetivos principales de esta red es el establecimiento de protocolos uniformes de adquisición y anotación de datos que permita el desarrollo y validación de sistemas de soporte a la colonoscopia que tengan impacto real en la práctica clínica y que permitan mejorar la capacidad diagnóstica del cáncer colorrectal.
El cáncer colorrectal es una de las formas más comunes de cáncer, siendo el segundo más frecuente en mujeres y el tercero en hombres a nivel europeo. A nivel global, se diagnostican aproximadamente 361.986 nuevos casos al año en Europa, con una mortalidad que alcanzó los 161.182 pacientes en 2022. A pesar de su alta incidencia, más del 90% de los casos tienen cura si se detecta y trata a tiempo el pólipo precancerígeno, su lesión precursora.
Aunque existen diversas técnicas de detección, la colonoscopia es el método más efectivo al permitir detectar y tratar la lesión en una sola intervención. Sin embargo, esta técnica presenta limitaciones, y cerca del 22% de las lesiones no son detectadas durante la exploración, lo que lleva a una pérdida de oportunidad para la prevención y tratamiento efectivo.
En los últimos años, los avances en aprendizaje computacional y visión por computador han impulsado el desarrollo de métodos basados en IA para dar soporte al personal clínico en la detección y diagnóstico. Sin embargo, la escasez de datos anotados de calidad y la limitada capacidad de predicción de la histología han sido desafíos significativos en este campo.
Es en este contexto donde surgió AI4POLYPNET, una red nacional dedicada al desarrollo y validación de sistemas inteligentes para la detección y diagnóstico del cáncer colorrectal. Esta iniciativa busca establecer protocolos comunes de adquisición y anotación de imágenes, así como sistemas de validación uniformes, para asegurar el buen rendimiento de los métodos desarrollados.
Durante los dos años en los que lleva trabajando la red, se ha avanzado en la definición de las necesidades clínicas que deberían cubrir los sistemas inteligentes, estableciendo para cada una de ellas tanto la cantidad y tipo de datos que se necesitan adquirir y anotar para desarrollar los sistemas como indicando cuáles son las métricas de evaluación que reflejan mejor el potencial beneficio clínico asociado a usar dichos sistemas. Adicionalmente, se establecerá un conjunto de buenas prácticas para el uso de estos sistemas en la sala de exploración, incluyendo la selección del equipamiento necesario y el cumplimiento de las normativas vigentes.
El resultado del trabajo conjunto de las ocho instituciones pertenecientes a la red será la publicación del primer libro blanco acerca del uso de sistemas de inteligencia artificial de soporte a la detección y diagnóstico de cáncer colorrectal mediante IA, el cual cubrirá diferentes aspectos, buscando contextualizar la investigación en el ámbito y, sobre todo, relacionando los desarrollos técnicos con las necesidades clínicas reales, buscando definir qué sistemas necesitarían desarrollarse en el futuro de cara a tener un impacto real en la práctica clínica.
Durante la segunda reunión de trabajo de la red AI4POLYPNET, la cual ha tenido lugar el jueves 13 de noviembre y el viernes 14 de noviembre en el Centro de Visión por Computador, se ha avanzado en la redacción de dicho libro blanco revisando los capítulos cuya compleción está cercana, con un especial énfasis en la definición de las necesidades clínicas a cubrir. Asimismo, se han sentado las bases para el capítulo clave del libro en el cual se definirán los protocolos de adquisición y anotación de datos, así como las métricas de rendimiento.
La red AI4POLYPNET está financiada por la Agencia Estatal de Investigación del Ministerio de Ciencia e Innovación y está formada por el Centro de Visión por Computador – coordinador de la red –, el grupo de Investigación en Oncología Gastrointestinal y Pancreática del Hospital Clínic de Barcelona, la Fundación Centro de Cirugía de Mínima Invasión Jesús Usón (CCMIJU), el Servicio de Aparato Digestivo del Hospital Universitario de Cáceres, el Grupo de Sistemas Informáticos de Nueva Generación (SING) de la Universidad de Vigo, el Grupo de Oncología Digestiva de Ourense (GIODO) del Servizo Galego de Saude, eVIDA Research Group de la Universidad de Deusto y Osakidetza.