La inteligencia artificial se perfila como herramienta útil en el cribado y el diagnóstico de los nódulos tiroideos

MADRID, ESP. Aunque solo 1 de cada 10 nódulos tiroideos es maligno, son tan frecuentes en la población general (entre 30% y 50%) que se convierten en un motivo de consulta importante en número y trascendencia. La ecografía es la técnica que se emplea actualmente para la exploración y diagnóstico de estos nódulos, pero la inminente incorporación de la inteligencia artificial y concretamente los sistemas diagnósticos asistidos por computadora puede aportar una mayor precisión y optimizar este diagnóstico.

Así lo expuso el Dr. Jordi Reverter, endocrinólogo del Hospital Universitario Germans Trias i Pujol de Badalona, en Barcelona, España, en su ponencia La IA en el estudio del nódulo tiroideo, durante el 63º  Congreso de la Sociedad Española de Endocrinología y Nutrición (SEEN).^[1]

Entre las ventajas que aporta esta tecnología, el Dr. Reverter destacó la posibilidad de aprender de los datos que proporcionan y de utilizar los conocimientos adquiridos para completar tareas y alcanzar objetivos específicos, además de su flexibilidad y adaptación continua en función de la información que se va obteniendo. "El análisis de imágenes de pruebas radiológicas es uno de los campos más desarrollados en este sentido".

Respecto al papel de estos sistemas en el ámbito del diagnóstico del nódulo tiroideo, el Dr. Reverter comentó que actualmente la ecografía es la prueba de elección para la exploración de los nódulos de la glándula tiroides y con ella se seleccionan, en función de su tamaño, características y clasificación de riesgo de los tumores que deben ser evaluados mediante citología por punción.

"Sin embargo, la ecografía tiene un componente subjetivo: ante una misma imagen de un nódulo puede haber discrepancias de criterio entre distintos especialistas y, por tanto, sigue dependiendo de la experiencia del observador. Y es en este aspecto donde puede ser de gran ayuda la inteligencia artificial, reduciendo la subjetividad y mejorando el rendimiento diagnóstico, lo que a su vez se traduciría en un menor tiempo de exploración, una reducción del número de citologías y evitaría punciones innecesarias", agregó.

Sistemas experimentales

El Dr. Reverter explicó que el funcionamiento de los diagnósticos asistidos por computadora en el diagnóstico de la enfermedad nodular tiroidea se realiza a través de 4 pasos básicos: 1) adquisición de imágenes, 2) segmentación, 3) identificación y análisis de las características del nódulo y 4) clasificación automática.

"La adquisición de imágenes es muy importante y depende tanto de la experiencia del observador como de la calidad del equipo. Mediante una serie de algoritmos, estos programas intentan 'refinar' la imagen antes de procesarla. La segmentación permite determinar qué parte de la imagen se va a analizar, detectando la 'región de interés' y extrayendo de ella el nódulo a analizar".

"La identificación y análisis de las características del nódulo se hace a través de dos tipos de algoritmos: unos basados en metodologías no convolucionales (no-CNN) y los que se basan en sistemas convolucionales (CNN), que son los más avanzados y ofrecen como resultado una escala de riesgo o un análisis del tipo (si el nódulo es benigno o maligno). Finalmente, la clasificación automática se hace de dos formas: discriminando los nódulos malignos de los benignos y en función del tamaño, ofreciendo una recomendación (citología, seguimiento o no hacer nada)".

El Dr. Reverter explicó que en la actualidad todos estos sistemas son experimentales y que se trata de un campo que se encuentra en plena expansión. "Los resultados que han obtenido los distintos grupos de trabajo han demostrado una gran capacidad diagnóstica, concretamente han arrojado buenos resultados en cuanto a sensibilidad y también (aunque en menor medida) en relación a la especificidad".

"Estos sistemas tienen una potencia diagnóstica realmente importante y un dato curioso en este sentido es que los programas basados en inteligencia convolucional, que en teoría serían los más avanzados, demostraron menor potencia que los no-CNN. Una posible explicación a esto sería que se trata de programas que se han desarrollado más tarde y probablemente necesitan más tiempo para llevar a cabo los ajustes necesarios. También se ha visto que su capacidad diagnóstica es muy similar a la de los observadores expertos".

El reto de la aplicación en la práctica clínica

Actualmente tres de estos sistemas ya cuentan con la autorización de la Food and Drug Administration (FDA) de Estados Unidos y de la Agencia Europea de Medicamentos (EMA) para su comercialización. El Dr. Reverter analizó las principales características de cada uno de ellos y apuntó: "Se dispone de datos, pero aún faltan más estudios y validación sobre ellos. El reto ahora es su aplicación clínica, para lo que hay que tener en cuenta una serie de puntos clave: precisión diagnóstica, facilidad de uso, precio y rapidez".

"Nuestro grupo del Servicio de Endocrinología y Nutrición del Hospital Universitario Germans Trias i Pujol ha podido realizar la primera validación en Europa en práctica clínica del primer programa de diagnóstico asistido por computadora comercial disponible.^[2] De su resultado se desprende que es un sistema que alcanza un rendimiento diagnóstico que no llega al nivel de un profesional experto, pero puede mejorar el de observadores con menos experiencia y su aplicación permite que estos sean más eficaces", añadió el experto.

En relación a dónde implementar los diagnósticos asistidos por computadora en el procedimiento diagnóstico, el Dr. Reverter señaló que en el caso de los observadores con experiencia, la aportación de esta tecnología puede ser algo limitada, ya que no proporciona una mejora destacable en cuanto a la precisión, "pero en aquellos ámbitos en los que la experiencia es limitada o hay pocos recursos (p. ej., atención primaria), estos programas pueden mejorar el diagnóstico. En el caso de los centros de experiencia se podrían utilizar como double check o segunda opinión".

"La clave está en establecer dónde incorporar estos sistemas en el proceso diagnóstico y tener en cuenta que si se utilizan como herramienta de cribado es importante saber interpretar los resultados del programa, para lo cual se requiere personal técnico que filtre con seguridad los aspectos que deben ser atendidos a nivel especializado o que requieran exploración citológica".

El Dr. Reverter señaló que los datos perfilan a estos sistemas como una herramienta útil como sistema de aprendizaje y formación. "Un reto investigador es conocer las razones subyacentes a las predicciones que hace el algoritmo. Asimismo, uno de los puntos de mejora de esta inteligencia artificial aplica al diagnóstico de la enfermedad nodular tiroidea es que solo analiza los nódulos y no las estructuras cervicales, pero es de esperar que el desarrollo y la mejora de los algoritmos permitan ampliar la utilidad y la fiabilidad de estos sistemas".

Oftalmopatía tiroidea: ¿qué hay de nuevo?

Otra vertiente dentro del ámbito de la tiroides que se abordó durante el congreso fue la oftalmopatía tiroidea, que según destacaron los expertos, es la principal manifestación extratiroidea de la enfermedad de Graves y se trata de un campo en el que se han producido grandes avances científicos en los últimos años, de tal manera que el mayor conocimiento de su fisiopatología ha permitido el descubrimiento de nuevos tratamientos y al mismo tiempo la mejor formación tanto de los endocrinólogos como de los oftalmólogos en esta patología permite un diagnóstico y un tratamiento cada vez más precoces e individualizados.

El Dr. Marco Sales, oftalmólogo especialista en oculoplástica y órbita, y jefe de sección del Hospital Ramón y Cajal de Madrid, comentó que aproximadamente un tercio de los pacientes con enfermedad de Graves presenta oftalmopatía tiroidea, un problema que también puede afectar a pacientes con tiroiditis autoinmune e incluso en algunos casos a personas sin alteración tiroidea conocida como tal.

En cuanto a los factores de riesgo, el Dr. Sales destacó las evidencias que existen sobre el papel del tabaco y el yodo radiactivo que se emplea en el tratamiento de la enfermedad de Graves. "Es muy importante que los pacientes no fumen y también deben evitar el yodo radiactivo en caso de que existan factores de riesgo de desarrollo de una orbitopatía tras el mismo. Estos factores son fundamentalmente el tabaco, los niveles de anticuerpos antirreceptor de hormona estimulante de la tiroides muy elevados o un hipertiroidismo muy descontrolado".

Respecto a las opciones de tratamiento más novedosas para esta enfermedad, en la fase activa o inflamatoria (en la que la terapia de elección son actualmente los corticoesteroides), el Dr. Sales destacó el papel de los fármacos biológicos. "En la fase inactiva la única opción en el momento actual es la cirugía, que proporciona muy buenos resultados. Las perspectivas terapéuticas del futuro apuntan al desarrollo de nuevas moléculas que sean capaces de tratar eficazmente la inflamación en la fase activa y que puedan mejorar las secuelas en la inactiva", destacó el especialista.

La Dra. Carmen Montañez, endocrinóloga responsable de la consulta conjunta de orbitopatía tiroidea del Hospital Clínico San Carlos de Madrid, abordó los principales avances en la evaluación clínica y diagnóstica de la orbitopatía tiroidea, una enfermedad inflamatoria con un posible origen autoinmune que suele asociarse a trastornos metabólicos de la glándula tiroidea. "Se trata de un problema que afecta negativamente a la calidad de vida del paciente, generando incluso aislamiento social debido a los cambios físicos que produce, de ahí la importancia de que el endocrinólogo esté familiarizado con los signos y síntomas para así poder remitir precozmente a los pacientes afectados a unidades especializadas".

En relación con esto, la especialista puso de relieve la importancia de que se mantenga una estrecha colaboración entre el endocrinólogo y el oftalmólogo en el tratamiento de estos pacientes, dentro del abordaje multidisciplinario y aludió al consenso que existe en este sentido entre las distintas especialidades, publicado en 2016 por el Grupo Europeo para el Estudio de la Orbitopatía Tiroidea (EUGOGO) y del que se hizo una nueva edición revisada en 2021.

La Dra. Montañez añadió que el diagnóstico es fundamentalmente clínico, apoyado en pruebas bioquímicas (medición de hormonas tiroideas y anticuerpos antirreceptor hormona estimulante de la tiroides) y radiológicas (tomografía axial computarizada y resonancia magnética). "En la evaluación clínica de estos pacientes es imprescindible medir la actividad inflamatoria y la gravedad, para así establecer el tratamiento".

Finalmente y en cuanto al manejo de esta patología, la especialista afirmó: "Aunque no todos los factores que intervienen en el desarrollo de la orbitopatía tiroidea se pueden modificar, es importante conocer aquellos en los lo que sí se puede intervenir para evitar el empeoramiento de los pacientes hipertiroideos con afectación oftalmológica".

Los doctores Reverter, Sales y la Dra. Montañez han declarado no tener ningún conflicto de interés económico pertinente.

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Imagen principal: Dreamstime

Imágenes 1 a 3: intervención durante el 63 Congreso de la Sociedad Española de Endocrinología y Nutrición (SEEN)

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Citar este artículo: La inteligencia artificial se perfila como herramienta útil en el cribado y el diagnóstico de los nódulos tiroideos - Medscape - 12 de dic de 2022.