Sarcoma de Partes Blandas : determinación del grado de agresividad utilizando Inteligencia Artificial

Resumen

En pacientes con sarcomas de partes blandas (SPB), la toma de decisiones en cuanto al tratamiento óptimo del tumor depende en gran medida del tamaño y la ubicación del mismo, y sobre todo del resultado de la anatomía patológica que evalúa la agresividad del tumor. Para establecer el tipo histológico y el grado de agresividad, la biopsia de la lesión es fundamental. En este trabajo, se busca clasificar de forma no invasiva los SPB en bajo grado (G1) y alto grado (G2 / G3). A través del análisis de imágenes de resonancia magnética y utilizando las técnicas de inteligencia artificial (IA) es posible plantear una forma alternativa de determinar el grado de agresividad de los sarcomas. Gracias a los avances en IA y las innovaciones en aprendizaje profundo y redes neuronales, hoy, la visión artificial (en inglés, computer vision) es un campo de la IA que permite que las computadoras y los sistemas obtengan información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y tomen acciones o hagan recomendaciones basadas en esa información. Para ello se utilizan dos tecnologías esenciales: un tipo de machine learning, deep learning, y las redes neuronales convolucionales (CNN).

El uso de estas técnicas se está expandiendo rápidamente en nuestra especialidad. El aprendizaje profundo ha demostrado un progreso notable en el análisis de imágenes médicas. En nuestra experiencia, el mejor modelo logró una precisión de 84.3 % y una

sensibilidad de 73.3 %, permitiendo una aproximación diagnóstica precisa del grado de agresividad tumoral previo a la biopsia.