Herramienta de diagnóstico de IA mejora detección del cáncer en imágenes de cistoscopio de la vejiga

Se sabe que tiene altas tasas de recurrencia y riesgos significativos de progresión de la enfermedad. La detección temprana de cánceres de vejiga y el reconocimiento de la recurrencia de la enfermedad pueden reducir sustancialmente la morbilidad del paciente y los costos de atención médica, reducir los riesgos de progresión de la enfermedad y mejorar la supervivencia general. Ahora, una nueva herramienta de diagnóstico de inteligencia artificial (IA) y mejora de imagen para la detección de cáncer de vejiga en imágenes (videos y flujo de cámara) vistas en cistoscopia de luz blanca y cistoscopia de imágenes de banda estrecha (NBI) podría ser beneficiosa para mejorar el diagnóstico de cáncer de vejiga y la atención al paciente. .

Claritas HealthTech (Londres, Reino Unido) está comenzando la validación clínica de CystoSmart, un software como dispositivo médico (SaMD), que ha sido desarrollado conjuntamente a través de una colaboración de investigación con el Hospital Khoo Teck Puat (KTPH, Singapur).

“Nuestro objetivo ha sido desarrollar un complemento de diagnóstico de IA que mejore la precisión de la detección de cánceres de vejiga. Esto será beneficioso al permitir: 1) Tratamiento adecuado para cánceres recién diagnosticados 2) Reconocimiento preciso de recurrencias tumorales 3) Resección completa del tumor durante la cirugía”, explicó la Dra. Yeow Siying, uróloga consultora del Departamento de Urología, KTPH, quien es la investigadora médico principal del proyecto. “La detección del cáncer de vejiga a menudo implica una cistoscopia, donde se inserta una cámara de fibra óptica en la vejiga para visualizar su revestimiento interno (mucosa). Por lo general, se utiliza la cistoscopia con luz blanca, mientras que otros complementos, como las imágenes de banda estrecha (NBI), pueden ayudar a mejorar la precisión de la detección del cáncer hasta cierto punto. La detección del cáncer de vejiga puede ser un desafío, particularmente para lesiones planas como el carcinoma in situ. Ciertas condiciones benignas también pueden parecer visualmente similares a los cánceres de vejiga”.

“Entrenar herramientas de IA que sean confiables en entornos clínicos ha sido un desafío porque depende de la calidad de las imágenes cistoscópicas capturadas. Claritas ha aprovechado su plataforma de mejora de imágenes para crear conjuntos de datos mejorados y clínicamente validados, lo que permite extraer más detalles en el entrenamiento de nuestra red neuronal”, dijo el Dr. Arup Paul, director de estrategia clínica de Claritas. “Nuestros estudios preclínicos han permitido la calibración y el desarrollo apropiados con evidencia resultante de alta sensibilidad y especificidad. Confiamos en pasar a la siguiente etapa, con evaluaciones clínicas utilizando CystoSmart para demostrar los beneficios para los pacientes, los médicos y los sistemas de atención médica”.

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