Inteligencia Artificial aplicada en patología digital, análisis comparativo de lesiones tumorales neuroendocrinas bien diferenciados del tracto digestivo inferior

Conesa Gállego, Jorge Juan
Ramírez Gasca, María Teresa (dir.) ; Marta, Carlo Bruno (dir.)

Universidad de Zaragoza, MED, 2024
Departamento de Anatomía Patológica, Medicina Legal y Forense y Toxicología, Área de Anatomía Patológica

Graduado en Medicina

Resumen: La Inteligencia Artificial posee un enorme potencial que ya es aplicado en multitud de sectores de nuestra sociedad y la Medicina no debe ser una excepción. El sector sanitario no puede dejar escapar la ola de innovación tecnológica encabezada por estos algoritmos capaces de alcanzar una autonomía que hasta hace no mucho parecía imposible. En este estudio se trata de verificar esta tecnología para el correcto diagnóstico histológico de los Tumores Neuroendocrinos Bien Diferenciados del tracto digestivo inferior. Estos tumores se clasifican desde un punto de vista anatomopatológico en diferentes grados en dependencia del Índice Proliferativo Ki-67 que presentan: <3% de proliferación (G1), entre 3% - 20% (G2) y >20% (G3); dicha evaluación supone un gran esfuerzo para los patólogos con los métodos habituales.
El objetivo principal del trabajo es validar el algoritmo uPath Ki-67 para determinar el índice proliferativo Ki-67 de los Tumores Neuroendocrinos Bien Diferenciados del tracto digestivo inferior. Este análisis se llevó a cabo estudiando todos los tumores de este tipo que habían sido examinados en los últimos 5 años por el Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Clínico Universitario Lozano Blesa de Zaragoza. De esta forma, se compararon los diagnósticos emitidos por patólogos expertos en esta patología con los proporcionados por el algoritmo. Con estos resultados se realizó un análisis estadístico de correlación (Correlación de Pearson), que resultó con una alta concordancia (0,983) estadísticamente significativa entre ambas formas de contaje; validando de esta forma el algoritmo.
Así pues, se presenta un nuevo método de conteo del Índice Proliferativo Ki-67 para estos tumores que puede ayudar en la práctica clínica diaria. El algoritmo uPath Ki-67 proporciona unos diagnósticos precisos y de esta manera abre la puerta hacia la medicina personalizada con tratamientos dirigidos y con menores efectos secundarios.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado