Endoscopia OCT combinada con IA diagnostica cáncer de colon con alta precisión

La detección del cáncer de colon ahora se basa en la inspección visual humana del tejido durante un procedimiento de colonoscopia. Esta técnica, sin embargo, no detecta ni diagnostica lesiones subsuperficiales. Ahora, un equipo de investigación ha combinado la tomografía de coherencia óptica (OCT) y el aprendizaje automático para desarrollar una herramienta de diagnóstico por imágenes del cáncer colorrectal que algún día puede mejorar la endoscopia tradicional que utilizan actualmente los médicos.

Una endoscopia OCT esencialmente ilumina el colon para ayudar al médico a ver más profundamente para visualizar y diagnosticar anomalías. Ingenieros biomédicos de la Universidad de Washington en St. Louis (St. Louis, MO, EUA) han desarrollado un pequeño catéter OCT, que usa una longitud de onda de luz más larga, para penetrar 1-2 mm en las muestras de tejido. La técnica proporcionó más información sobre una anomalía que las imágenes de luz blanca a nivel de la superficie que utilizan actualmente los médicos. Los investigadores utilizaron los datos de imágenes para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático para diferenciar entre tejido "normal" y "canceroso". El sistema combinado les permitió detectar y clasificar muestras de tejido canceroso con una precisión diagnóstica del 93 %.

Enlaces relacionados:
Universidad de Washington en St. Louis