La DAMO Academy de Alibaba, en colaboración con el Hospital Provincial Popular de Guangdong y otras instituciones destacadas, ha presentado COCA (detección de cáncer colorrectal con IA), un modelo de inteligencia artificial de vanguardia diseñado para revolucionar la detección temprana del cáncer colorrectal. Esta innovación aborda una necesidad crítica, ya que el cáncer colorrectal es la segunda causa principal de muertes relacionadas con el cáncer en todo el mundo, y el cribado temprano es vital para reducir la mortalidad.
El modelo COCA está diseñado para detectar el cáncer colorrectal con alta precisión utilizando escáneres de tomografía computarizada (TC) de abdomen/pelvis o tórax, que no requieren contraste. Esta capacidad para aprovechar los datos de TC rutinarios es un pilar fundamental de su enfoque. El innovador sistema ha sido sometido a rigurosas validaciones en entornos clínicos del mundo real, demostrando su potencial para identificar casos de cáncer colorrectal que previamente habían pasado desapercibidos, lo que subraya la eficacia de la IA para complementar las herramientas de diagnóstico actuales y mejorar la cobertura del cribado.
En estudios retrospectivos que analizaron datos de TC sin contraste de 27,433 individuos en múltiples hospitales, el modelo COCA logró identificar con éxito cinco casos de cáncer colorrectal que no habían sido detectados previamente. El rendimiento del modelo en este entorno del mundo real fue notable, alcanzando una sensibilidad del 86.6% y una especificidad del 99.8%, lo que se traduce en una tasa de falsos positivos de tan solo el 0.2%. Estos resultados demuestran el fuerte potencial de COCA como una herramienta de cribado oportunista práctica y amigable para el paciente, capaz de expandir significativamente la cobertura del cribado del cáncer colorrectal sin añadir una carga diagnóstica adicional.
El lanzamiento de COCA consolida la estrategia técnica innovadora de DAMO Academy de "CT sin contraste + IA" para el cribado de múltiples tipos de cáncer. COCA es el tercer modelo de detección de cáncer desarrollado por la institución, siguiendo los pasos de DAMO PANDA, enfocado en el cáncer de páncreas, y DAMO GRPAE, para el cáncer gástrico. Las implicaciones de COCA para la medicina preventiva y los sistemas de salud son significativas, y su eficacia fue detallada en una publicación en *Annals of Oncology*, la revista oficial de la Sociedad Europea de Oncología Médica. Una validación multicéntrica que involucró a 2,053 pacientes en seis instituciones demostró consistentemente un rendimiento robusto en diversos entornos clínicos.
En esta validación multicéntrica, COCA mejoró la sensibilidad en la detección del cáncer colorrectal en un 20.4% y la especificidad en un 5.4% en comparación con radiólogos de diversos niveles de experiencia. El modelo mostró un rendimiento particularmente sólido en regiones de difícil evaluación, como el colon sigmoide y el recto, donde las lesiones son propensas a pasarse por alto. Además, cuando se utilizó como una herramienta de diagnóstico asistida por IA, la sensibilidad y especificidad promedio de los radiólogos aumentaron en un 14.5% y un 3.1% respectivamente, lo que redujo significativamente los diagnósticos clínicos omitidos. El Dr.
Al aprovechar los datos de imágenes de TC existentes, COCA ofrece una solución de cribado escalable y rentable que no impone una carga de radiación adicional ni requiere el cumplimiento activo del paciente, eliminando la necesidad de procedimientos invasivos o preparaciones intestinales incómodas. Esta metodología tiene el potencial de expandir sustancialmente la cobertura del cribado del cáncer colorrectal a poblaciones más amplias, al mismo tiempo que alivia las cargas sobre los sistemas de atención médica, al hacer que el cribado sea más accesible y menos oneroso para los pacientes.
Desde su creación en 2017, la DAMO Academy ha invertido estratégicamente en la investigación de la IA médica, siendo pionera en la aplicación del aprendizaje profundo para detectar lesiones sutiles y fácilmente pasadas por alto en imágenes de TC sin contraste. La Academia ha desarrollado sucesivamente modelos de IA para el cribado del cáncer de páncreas (DAMO PANDA) y el cáncer gástrico (DAMO GRPAE), con múltiples estudios relacionados publicados en *Nature Medicine*.
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