Integración de la inteligencia artificial en la detección del cáncer de pulmón. (DACAPO)

El cribado del cáncer de pulmón (LC) mediante TC de tórax de baja dosis (LDCT) ya ha demostrado su eficacia.

La reducción de la mortalidad asociada al cribado de CL es de alrededor del 20%, muy superior a la reducción de la mortalidad asociada al cribado de cáncer de mama, colon o próstata.

La implementación de la detección del cáncer de pulmón a gran escala enfrenta dos obstáculos principales:

1. La falta de radiólogos torácicos y LDCT necesarios para la población elegible (entre 1,6 y 2,2 millones de personas en Francia);
2. La alta frecuencia de exámenes de detección falsos positivos: en el ensayo NLST, se encontró que más del 20 % de los sujetos examinados tenían al menos un nódulo de un nódulo pulmonar indeterminado (ILN), mientras que menos del 3 % de los ILN son en realidad LC.

El estándar de oro para determinar la naturaleza benigna o maligna de un nódulo es la histología definitiva. En caso contrario, la evolución del nódulo en imágenes torácicas seriadas es una buena alternativa. El período de indeterminación de un nódulo puede llegar a los 24 meses en muchos casos, lo que puede ser una fuente de ansiedad prolongada ya veces injustificada para los candidatos de selección.

El propósito de este estudio aleatorizado y controlado que se enfoca en el tamizaje de CL en pacientes de 50 a 80 años, que fuman más de 20 paquetes/año o que dejaron de fumar hace menos de 15 años. Su objetivo es determinar si asistir a las reuniones del equipo multidisciplinario (MDT) con un análisis basado en IA de LDCT de detección acelera la clasificación definitiva de los nódulos en malignos o benignos.