Los nódulos tiroideos son pequeños bultos que aparecen dentro de la glándula tiroides y que son comunes hasta en el 67% de la población mundial.
Aunque la mayoría de estos nódulos no presentan ningún riesgo, existen pautas sobre qué hacer cuando no se sabe si uno puede causar cáncer de tiroides.
Actualmente, las imágenes de los ultrasonidos muestran si un nódulo tiene riesgo de ser maligno para determinar si después es necesario realizar una biopsia.
Sin embargo, Elizabeth Cottril, otorrinolaringóloga de la Universdad Thomas Jefferson y líder del estudio, asegura que las biopsias con aguja no muestran la imagen completa, por lo que los resultados no son concluyentes. En este caso, se tiene que realizar un análisis de la muestra a través del diagnóstico molecular puesto que es capaz de detectar las mutaciones y los marcadores moleculares asociados con el cáncer tiroideo por si hay que extirparlo.
Para el estudio, los investigadores del instituto Jefferson analizaron los modelos de inteligencia artificial relacionados con el aprendizaje automático de Google a pesar de que se aplican en otros ámbitos totalmente distintos.
Aplicaron uno de los algoritmos de aprendizaje automático a las imágenes de los ultrasonidos de los pacientes con nódulos para poder distinguir los patrones y predecir el riesgo genético de los nódulos tiroideos, el cual se probó en 121 imágenes de pacientes a los que se les había realizado una biopsia con pruebas moleculares posteriores.
Los resultados se usaron para crear un banco de datos entre los que se detectaron 43 nódulos de alto riesgo y 91 con bajo riesgo. Estos datos fueron usados por el algoritmo para aplicar el aprendizaje automático, seleccionar patrones asociados y formar un conjunto de parámetros internos para poder clasificar futuros conjuntos de imágenes.
Gracias al estudio se consiguió demostrar que uno de los algoritmos tiene un 97% de efectividad y una precisión del 77,8% en el diagnostico de las pruebas. Por lo que se puede considerar que el aprendizaje automático automatizado sería una herramienta de diagnostico adicional que ayudaría a los médicos a detectar si un nódulo tiroideo es benigno o maligno.
