Sistema inteligente para el apoyo al diagnóstico y el soporte de programas de tamizaje del cáncer del pulmón, integrando patrones radiológicos en CT y hallazgos clínicos

  • Lubinus Badillo, Federico Guille (Tutor de Semillero)
  • Angarita Martinez, Johan Sebastian (Estudiante de pregrado y/o miembro de semillero)
  • Gamboa Caceres, Laura Maria (Estudiante de pregrado y/o miembro de semillero)
  • Mantilla García, Daniel Eduardo (Tutor de Semillero)
  • Blanco Rueda, Maria Paula (Estudiante de pregrado y/o miembro de semillero)

Proyecto: Semilleros de Investigación

Detalles del proyecto

Descripción

El cáncer de pulmón se mantiene como la principal causa de mortalidad con más de 1.8 millones de fallecimientos en el 2020, lo que representa el 18% de las muertes causadas por el cáncer a nivel mundial [1]. En Colombia este número es igualmente dramático, en donde existen 10,4 muertes por cada 100.000 habitantes [2]. El diagnóstico temprano de esta enfermedad está principalmente soportado en evidencias clínicas, registrada en el historial del paciente, y hallazgos radiológicos observados típicamente en estudios de tomografías computarizadas (CT por sus siglas en inglés) de tórax. De hecho, los nódulos observados en estos estudios constituyen uno de los principales indicadores tempranos del cáncer y su respectivo grado de malignidad está soportado por características relacionadas con su tamaño, morfología, espiculación, calcificación, lobulación, entre otras. No obstante, la caracterización de los nódulos pulmonares suele ser ambigua a consecuencia de la gran subjetividad y variabilidad inter e intra observador de los expertos clínicos. De hecho, se han reportado bajos y moderados niveles de concordancia en las tareas de clasificación (160 estudios que agrupaban hasta 28 radiólogos) pulmonares entre diferentes expertos. Sumado a lo anterior, particularmente Colombia carece de programas robustos de tamizaje para generar alarmas tempranas e identificar pacientes con alto riesgo de desarrollar este cáncer, lo cual pueda asegurar diagnósticos tempranos, permitiendo entre otras un tratamiento oportuno, un seguimiento eficaz de la enfermedad y además incidir en la reducción de la tasa de mortalidad.

En esta propuesta se plantea el desarrollo de un sistema inteligente, en un nivel de maduración TLR-7, que permita la caracterización y clasificación de nódulos pulmonares, como mecanismo para soportar programas de tamizaje que intervengan en procedimientos relacionados con la detección temprana, el tratamiento precoz y el seguimiento de pacientes. En este sentido, se busca caracterizar patrones radiológicos observados en estudios CT, así como también variables e indicadores en historias clínicas, utilizando herramientas tecnológicas de vanguardia que integren modelos de inteligencia artificial y representaciones de aprendizaje profundo. En cuanto a los hallazgos radiológicos, se propondrán arquitecturas convolucionales y mecanismos de atención que puedan soportar tareas de localización y caracterización de los nódulos. Estos modelos serán validados con respecto a resultados de biopsia y evaluaciones de un conjunto de radiólogos. De forma complementaria, modelos de lenguaje natural, propuestos sobre la base de conocimiento de información estructurada en los reportes clínicos podrá aportar en la búsqueda y caracterización de nódulos y masas en estadios tempranos con sintomatología clínica relevante o factores de riesgo asociados. Además en la propuesta también se consideran estrategias multimodales que puedan definir relaciones complejas desde las observaciones visuales y la información de variables clínicas, para así lograr un mayor impacto en la caracterización temprana de la enfermedad. Estos modelos serán prototipados y puestos en funcionamiento en un sistema web para el acceso y fácil manipulación en un ecosistema clínico.
EstadoFinalizado
Fecha de inicio/Fecha fin30/01/2327/05/23

Objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas

En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de desarrollo sostenible (ODS) globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. Este proyecto contribuye al logro de los siguientes ODS:

  • ODS 3: Salud y bienestar

Líneas de Investigación UNAB

  • Radiología

Estado

  • En ejecución