La IA de Philips en Resonancia Magnética (RM) y el software de análisis de Quibim mejoran las estudios de cáncer de próstata

Aproximadamente uno de cada ocho hombres será diagnosticado de cáncer de próstata en algún momento de su vida [1]. En la actualidad, la detección precoz se basa en gran medida en un análisis de sangre del antígeno prostático específico (PSA) que puede ayudar a detectar de forma precoz el cáncer de próstata, siendo este indicador más eficaz y preciso en los tumores de crecimiento lento que nunca se extienden más allá de la glándula prostática. Sin embargo, las pruebas de detección del PSA también tienen una especificidad deficiente para el cáncer clínicamente significativo, lo que puede dar lugar a muchos falsos positivos y sobrediagnósticos. En estos casos, los pacientes se someten a molestas pruebas de biopsia que resultan negativas, lo que les provoca una gran ansiedad mientras esperan los resultados, complicada además por una carga de trabajo en el área de patología que podría llegar a evitarse.

Aunque un estudio de RM sea más caro y requiere más tiempo que una prueba PSA, investigaciones recientes [2] demuestran que la RM es una mejor herramienta de triaje para guiar la biopsia, es altamente eficaz para un diagnóstico más preciso, y además ayuda a planificar el tratamiento y personalizar la terapia [3]. Reducir el número de biopsias innecesarias permite por un lado concentrase en diseñar una terapia de cáncer de próstata mejor dirigida, para casos que sí necesitan tratamiento y, por otro lado, supondrá un ahorro de costes generales.

En la actualidad Philips ya integra el software de IA SmartSpeed, para la adquisición y reconstrucción en las imágenes de RM, que gracias a la alta calidad de imagen que logra, proporciona una mayor confianza diagnóstica con un 65% más de resolución espacial [4]. Para completar esta propuesta, Philips y Quibim han firmado un acuerdo plurianual para trabajar en una solución integrada que incluye el software QP-Prostate, basado en inteligencia artificial (IA) de Quibim [5], que automatiza la segmentación de la glándula prostática en tiempo real en imágenes de RM, proporcionando información cuantitativa y estandarizando los informes de los exámenes de próstata de resonancia magnética. Esta combinación tiene como objetivo proporcionar a los médicos la velocidad en adquisición y la precisión diagnóstica necesarias, para hacer frente al creciente número de pacientes para los que un examen de próstata por RM les ofrece una mayor calidad diagnóstica, un tratamiento más personalizado y, por tanto, una más adecuada gestión del paciente.

"Esta colaboración con Quibim es el último ejemplo de nuestro compromiso de construir un ecosistema de IA en nuestra cartera de Diagnóstico por Imagen para ayudar a detectar precozmente diferentes patologías como el cáncer, mejorar la tasa de diagnósticos precisos a la primera y agilizar las operaciones hospitalarias para ofrecer una mejor atención a un menor coste", ha declarado Ruud Zwerink, director general de RM de Philips. "El desarrollo con Quibim se ampliará en el futuro para abordar otras formas de cáncer más allá del de próstata, donde existe la necesidad de mejorar la eficiencia y mitigar la escasez de personal, al tiempo que se ofrece una atención oncológica de alta calidad a un número cada vez mayor de pacientes."

"Al combinar las mejores imágenes de RM obtenidos en el menor tiempo posible en los equipos de RM de Philips y el software QP-Prostate de Quibim, podemos proporcionar la velocidad y la confianza diagnóstica necesaria para apoyar todos los diferentes pasos del cuidado del paciente. Desde el diagnóstico, hasta el tratamiento y evaluación terapéutica. Los algoritmos de detección de lesiones evolucionarán aún más en el futuro y conseguirán mejorar además el cribado del cáncer de próstata [6]", dijo Ángel Alberich-Bayarri, CEO de Quibim. "Este enfoque integrado, combinado con funciones que mejoran el flujo de trabajo, ayudará a mitigar la escasez de personal, las altas tasas de agotamiento y las limitaciones de costes que sufren actualmente muchos departamentos de radiología y oncología. Los pacientes también se beneficiarán enormemente de procedimientos de biopsia mucho menos complejos y dolorosos [7] y de un tratamiento más personalizado."

"Por su sensibilidad para diagnosticar tumores agresivos, la RM se ha convertido en la piedra angular de la vía diagnóstica del cáncer de próstata. Ahora tenemos que mejorar su especificidad para evitar biopsias innecesarias, y su reproducibilidad para permitir diagnósticos fiables más allá de los centros con alto nivel de especialización en este tipo de tumores", dijo el Prof. Oliver Rouvière, jefe del Departamento de Radiología, Hôpital Edouard Herriot, Lyon. "Dos de los mayores retos a los que se enfrenta cualquier software de IA dedicado a la RM de próstata, incluyen la capacidad de demostrar una buena especificidad, manteniendo al mismo tiempo un alto nivel de sensibilidad. Por encima de todo, tenemos que ofrecer resultados de diagnóstico robustos a través de diferentes protocolos de imagen, intensidades de campo magnético y proveedores."

Fuente: NdP Philips Ibérica 26 de octubre de 2023

Referencias:

[1] American Cancer Society, Key Statistics for Prostate Cancer https://www.cancer.org/cancer/types/prostate-cancer/about/key-statistics.html

[2] https://bmjoncology.bmj.com/content/2/1/e000057

[3] Jimenez-Pastor A, Lopez-Gonzalez R, Fos-Guarinos B, et al. Automated prostate multi-regional segmentation in magnetic resonance using fully convolutional neural networks. Eur Radiol. 2023 Jul;33(7):5087-5096. doi: 10.1007/s00330-023-09410-9. Epub 2023 Jan 24. PMID: 36690774. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36690774/

[4] Compared to Philips SENSE

[5] QP-Prostate is an FDA 510k cleared solution and a UKCA and CE mark (Class IIb) cleared solution under MDR.

[6] Automated lesion detection is pending regulatory clearance and is currently only available as a research-only solution.

[7] Elwenspoek MMC, Sheppard AL, McInnes MDF, et al. Comparison of Multiparametric Magnetic Resonance Imaging and Targeted Biopsy With Systematic Biopsy Alone for the Diagnosis of Prostate Cancer: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA Netw Open. 2019;2(8):e198427. doi:10.1001/jamanetworkopen.2019.8427 https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2747475