La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la atención oncológica en su conjunto1, y está comenzando a mostrar un gran potencial para modificar las funciones de los oncólogos radioterápicos. Según el Dr. Matthew A. Manning, el futuro de la IA en oncología radioterápica podría estar en el diagnóstico y el apoyo a las decisiones clínicas.
“La IA puede ingerir grandes cantidades de datos y procesar más datos de los que un ser humano podría en un período de tiempo razonable. Esperamos que las herramientas de soporte de decisiones clínicas de oncología radioterápica evalúen los registros de pacientes individuales y refinen las recomendaciones de tratamiento basadas en que la inteligencia artificial también puede buscar patrones que pueden no ser perceptibles para las personas que buscan marginar la información y ayudarnos a guiarnos para discernir patrones de los cuales los pacientes pueden tener un mayor riesgo de complicaciones o un mayor riesgo de fracaso, a menos que los tratamientos mejoren”, dijo Manning, jefe de oncología de Cone Health.
El uso principal de la IA en la oncología radioterápica es ayudar a la aplicación de la radiación. Manning explicó que la radioterapia adaptativa y el control del movimiento pueden ser más precisos con la IA. Además, la IA se ha incorporado a tareas clínicas importantes, como el intercambio de datos y la evaluación de respuestas.
“En oncología radioterápica, además, existen diferentes plataformas de registros médicos necesarias para la práctica que muchas veces están separadas del registro médico hospitalario. Es importante crear estas interfaces que permitan reducir la redundancia del trabajo tanto para los médicos como para el personal administrativo. Las herramientas que utilizan IA e inteligencia empresarial están acelerando nuestros esfuerzos en oncología radioterápica”, afirmó Manning.
En la entrevista, Manning habló sobre las muchas tareas de oncología radioterápica que se han mejorado con la IA y su posible utilidad en el diagnóstico del cáncer y las decisiones de tratamiento.
Oncología dirigida: ¿Puede hablar sobre las diferentes formas en que se aprovecha la IA en la oncología radioterápica?
Manning: La IA es la columna vertebral de algunas de nuestras herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas. Ayuda con la automatización de la conducción. Podemos llegar a la oncología o a través de la oncología en general [with AI]. La cantidad de información científica médica se expande exponencialmente y se duplica cada dos meses más o menos. Si bien no sería posible con los médicos actualizar el conocimiento sobre la ciencia más actualizada, el uso de la IA basada en el conocimiento y la IA no basada en el conocimiento ofrece apoyo para la toma de decisiones clínicas.
En oncología radioterápica, además, existen diferentes plataformas de historia clínica necesarias para la práctica que suelen estar separadas de la historia clínica hospitalaria. Es importante crear estas interfaces que permitan reducir la redundancia del trabajo tanto para los médicos como para el personal administrativo. Las herramientas que utilizan IA e inteligencia empresarial están acelerando nuestros esfuerzos en oncología radioterápica.
Al acelerar la planificación del tratamiento de oncología radioterápica y las cargas administrativas, podemos acelerar el inicio del tratamiento del cáncer para pacientes con cánceres que están creciendo. Los retrasos en el tiempo hasta el tratamiento mejorarán los resultados y las tasas de curación.
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¿Qué pasa con el papel que juega la IA en el intercambio de datos? ¿Qué herramientas están disponibles o se están desarrollando?
Creo que el papel de la IA para cada tecnología apenas comienza. Creo que vamos a ver mucho llenarse a lo largo de los años. Un área en la que la IA es útil actualmente es con las plataformas de software relacionadas con la facturación y la codificación o los cargos por tratamiento. Esos datos deben conciliarse con lo que se ha documentado y, a través del procesamiento del lenguaje natural a través de la evaluación de IA de la documentación existente, tenemos plataformas de software que pueden verificar lo que estamos facturando durante semanas documentadas correctamente. Marca casos y le dará actualizaciones cuando sea necesario.
Hay nuevos avances como la radioterapia adaptativa y guiada por imágenes. ¿Qué sabe acerca de cómo se utiliza la IA para esos fines?
La radioterapia guiada por imágenes implica que, mientras el paciente está en la mesa de tratamiento, se verifica la posición del objetivo. El paciente se reposiciona por milímetros para asegurarse de que el objetivo esté en el punto de mira de la radiación. Hay muchas maneras de hacer la radiación guiada por imágenes, incluso antes de la administración de la radiación, lo que garantiza que los pacientes estén correctamente configurados. Luego, existe incluso el monitoreo intrafracción, donde la guía de imágenes ocurre durante el tratamiento de radiación en sí. Solo lleva unos minutos y le permite adaptar la posición del tratamiento de radiación.
También hay una radioterapia adaptativa a la que llega el paciente y se adquieren sus imágenes, y se actualiza su planificación para tener en cuenta los cambios en su anatomía. Radioterapia adaptativa en sus etapas iniciales en los Estados Unidos. En el futuro, esperamos personalizar los tratamientos de radiación no solo por paciente, sino que personalizaremos los tratamientos de radiación por paciente cada día en función de su anatomía. Podremos ver cambios anatómicos basados en lo que los pacientes comen, beben, su peso corporal. Ese tipo de cosas se pueden ajustar para optimizar la radioterapia.
¿Puedes hablar sobre la gestión del movimiento a través de la IA? ¿Por qué son importantes estas herramientas?
La gestión del movimiento es muy importante. Las personas que están vivas se mueven. Sus pulmones se mueven a medida que respiran, sus latidos cardíacos, y cosas como los cánceres de pulmón, e incluso los cánceres de hígado, se mueven hacia arriba y hacia abajo a medida que avanza el ciclo respiratorio. En el pasado, teníamos que tener en cuenta ese movimiento y simplemente tratar toda la serie potencial de ubicaciones del tumor.
Pero hoy en día, con la gestión del movimiento, podemos tener herramientas para reducir el movimiento al comprimir el abdomen y herramientas para rastrear el movimiento, como imágenes de intrafracción, o hacer que los pacientes contengan la respiración y traten la retención de la inspiración profunda. Con el control del movimiento, podemos reducir la cantidad de tejido de lunares que está expuesto a altas dosis de radiación y potencialmente reducir las complicaciones de la respuesta de necrosis por radiación.
¿Qué papel está jugando la IA en la evaluación de la respuesta?
Algunos tumores cambian a medida que se tratan con radiación. Idealmente, se están reduciendo de tamaño, a veces aumentan inicialmente. Con la evaluación de la respuesta, podemos evaluar el objetivo y revisar el tratamiento de radiación mediante radioterapia adaptativa para garantizar que la radiación se administre al tumor.
Un caso en el que eso es relativamente común es con los cánceres centrales que obstruyen el tejido pulmonar sano. Cuando inicialmente conocemos al paciente, su cáncer y su pulmón colapsado obstruido pueden ser difíciles de distinguir entre sí. A medida que un curso de radiación precede a la regresión del tumor, las vías respiratorias se abren en las áreas de los pulmones. Ahora, es posible que podamos refinar la orientación de la radiación para cubrir solo el tumor y no tratar el pulmón sano con dosis altas de radiación.
¿Cómo crees que la IA será útil en el futuro?
La IA está aumentando en sus fortalezas y en términos de su entrenamiento, y estamos comenzando a ver casos de uso para la IA. En el estado actual, la IA se está abriendo camino en la detección asistida por computadora en películas de diagnóstico. Mirando una tomografía computarizada de tórax, tratando de encontrar más conocimiento, vemos que la IA es muy poderosa para encontrar puntos que tal vez el ojo humano pueda pasar por alto. En términos de oncología radioterápica, el uso será en última instancia en el contexto del apoyo a las decisiones clínicas.
AI puede ingerir grandes cantidades de datos y procesar más datos que un ser humano en un período de tiempo razonable. Esperamos que surjan herramientas de apoyo a las decisiones clínicas de oncología radioterápica, que evalúen los registros de pacientes individuales y perfeccionen las recomendaciones de tratamiento en función de esa inteligencia artificial que también puede buscar patrones que pueden no ser perceptibles para las personas que buscan marginar la información y ayudar a guiarnos a discernir patrones. de los cuales los pacientes pueden tener un mayor riesgo de complicaciones o un mayor riesgo de fracaso a menos que mejoren los tratamientos.
Creo que en el estado actual, estamos empezando a ver la inteligencia artificial entrar en el diagnóstico de la oncología, en términos de la terapéutica, no habrá más personas que dependan de la inteligencia artificial para ayudar en la oncología radioterápica.
REFERENCIAS:
Luchini C, Pea A y Scarpa A. Inteligencia artificial en oncología: aplicaciones actuales y perspectivas futuras. Br J Cáncer. 2022 enero; 126 (1): 4-9. dos: 10.1038/s41416-021-01633-1
