La inteligencia artificial en el diagnóstico del cáncer de lengua: una revisión sistemática con metaanálisis

Área de la Ciencia:

• En el campo de la oncología
• Imágenes médicas
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• El carcinoma de células escamosas de la lengua (TSCC) es un cáncer agresivo con alto riesgo de metástasis.
• El diagnóstico temprano es crucial pero difícil con los métodos convencionales.
• Esta revisión evalúa las aplicaciones de la IA en el diagnóstico por imágenes de TSCC.

Objetivo del estudio:

• Revisar sistemáticamente los estudios en los que se aplica la inteligencia artificial (IA) en el diagnóstico por imágenes del carcinoma de células escamosas de la lengua (CCST).

Principales métodos:

• Se siguieron las directrices de PRISMA 2020 para una revisión sistemática (enero 2020-diciembre 2024).
• Se incluyeron 13 estudios que utilizaron modelos de IA (CNN, SVM, RF) en varias modalidades de imágenes (IRM, TC, PET, ultrasonido, WSI, fotos endoscópicas).

Principales resultados:

• Los modelos de IA demostraron un alto rendimiento diagnóstico (AUC 0,717- 0,991, sensibilidad 63,3% - 100%, especificidad 70,0% - 96,7%).
• Varias herramientas de IA superaron a los médicos en la delineación del margen tumoral y la estimación de la profundidad de la invasión.
• En la mayoría de los estudios se observó una validación externa limitada y un riesgo moderado de sesgo.

Conclusiones:

• Las herramientas basadas en la IA ofrecen un potencial significativo para mejorar la detección y el diagnóstico de TSCC.
• La investigación futura debe centrarse en la validación externa, la estandarización y la integración clínica para una adopción confiable.