El cáncer de pulmón desde la perspectiva del radiólogo, el internista, en conjunto con la inteligencia artificial

Autores/as

  • María José Muñoz Alvis Fundación Universitaria Sanitas
  • Kellyn Jhoana Toro Maya Corporación Universitaria Remington
  • Jhon Jaime Parra Maca Universidad del Tolima
  • Amelia del Rocio Reyes Universidad Antonio Nariño
  • Juan Felipe Guerrero Martínez Universidad Cooperativa de Colombia - Pasto
  • Marcela Katerine Lasso Gaviria Universidad Central del Ecuador
  • Juan Diego Londoño Cardona Universidad Nacional de Colombia

Palabras clave:

Radiología, inteligencia artificial, cáncer de pulmón, lesiones pulmonares, diagnostico.

Resumen

El cáncer de pulmón es el tipo de neoplasia con mayor mortalidad en hombres y mujeres en la actualidad (1), ya que este es diagnosticado usualmente en estadios avanzados, por lo cual el tratamiento suele ser paliativo, no curativo (2). Por lo que en los últimos años se han realizado estudios relacionados con la aplicabilidad de la inteligencia artificial (IA) que es “un modelo de detección asistido computarizado” (3) en conjunto con los médicos radiólogos para mejorar la detección temprana de lesiones pulmonares sospechosas de malignidad en imágenes diagnosticas.

En esta revisión sistemática cualitativa de la literatura, tiene como objetivo revisar como en la actualidad, la inteligencia artificial y los médicos radiólogos se complementan en el diagnostico oportuno en cáncer de pulmón, mejorando así el pronóstico de los pacientes, aumentando la sensibilidad del diagnóstico por medio de imágenes por medio de una selección especifica de artículos y usando instrumentos como la escala CASPe.

 

Citas

David BJ,Alejandra C,Paulina O.Tamización de cáncer de pulmón.Rev ColombCancerol.2023.

Snoeckx A, Franck C, Silva M, Prokop M, Schaefer-Prokop C, Revel MP. The radiologist’s role in lung cancer screening. Transl Lung Cancer Res. 2021;10:2356–67.

Ueda D, Yamamoto A, Shimazaki A, Walston SL, Matsumoto T, Izumi N, et al. Artificial intelligence-supported lung cancer detection by multi-institutional readers with multi-vendor chest radiographs:a retrospective clinical validation study.BMCCancer.2021;21(1).

Abeliuk A, Gutiérrez C.Historia y evolución de la inteligencia artificial.Chile:Editorial;2021.

Rouhiainen L.Inteligencia artificial:101cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro. Alienta; 2018.

Fabre Morales EJ, Cajilima Jimenez VM, Buele Banegas BV, Barreto Acevedo JA, Guerra Godoy EP, Rosero Chancay LA, et al. Fundamentos de Medicina Crítica y Cuidados Intensivos. Juan Cuevas; 2023.

Moore KL,Dailey AF,Agur AMR.MOOREAnatomía con orientaciónclínica.7th ed.Editorial;2013.

Cellina M, Cè M, Irmici G, Ascenti V, Khenkina N, Toto-Brocchi M, et al. Artificial intelligence in lung cancer imaging: unfolding the future. Diagnostics. 2022;12.

Bernstein MH, Atalay MK, Dibble EH, Maxwell AWP, Karam AR, Agarwal S, et al. Can incorrect artificial intelligence (AI) results impact radiologists, and if so, what can we do about it? A multi-reader pilot study of lung cancer detection with chest radiography. Eur Radiol. 2023;33(11):8263–9.

Margerie-Mellon C, Chassagnon G. Artificial intelligence: a critical review of applications for lung nodule and lung cancer. Diagn Interv Imaging. 2023;104:11–7.

Gandhi Z, Gurram P, Amgai B, Lekkala SP, Lokhandwala A, Manne S, et al. Artificial intelligence and lung cancer: impact on improving patient outcomes. Cancers. 2023;15.

Gandomkar Z, Khong PL, Punch A, Lewis S. Using occlusion-based saliency maps to explain an artificial intelligence tool in lung cancer screening: agreement between radiologists, labels, and visual prompts. J Digit Imaging. 2022;35(5):1164–75.

Liu W, Shen N, Zhang L, Wang X, Chen B, Liu Z, et al. Research in the application of artificial intelligence to lung cancer diagnosis. Front Med. 2024;11.

Nooreldeen R, Bach H. Current and future development in lung cancer diagnosis. Int J Mol Sci. 2021;22.

Mathew CJ, David AM, Mathew CMJ. Artificial intelligence and its future potential in lung cancer screening. EXCLI J. 2020;19:1552–62.

Nazario Dolz AM, Álvarez Matos D, Castillo Toledo L, Miyares Peña MV, Garbey Nazario A. Algunas especificidades en torno al cáncer de pulmón. Rev Cubana Med Mil [Internet]. 2021 [citado 2024 Ago 4]; Disponible en: http://www.revmedmilitar.sld.cu

Long B, Xiong Z, Habou M. Lung cancer screening, diagnosis, and treatment: The radiologist’s perspective. Meta-Radiology. 2024;2(1):100066.

Díaz Rojas CA, Sierra IJ, Milanés Escobar AS, Velosa Moreno AF, Díaz Cujar AR. Anatomía básica en la radiografía de tórax. Rev Medica Sanitas. 2017;20.

Romero JV, Soto Campos JG. Manual de diagnóstico y terapéutica en neumología. Coordinador José Gregorio Soto Campos. 3a ed. Capítulo 2: Radiología de tórax Scientific & Education Medical Journal,2024;4 (3)-24-37 [Internet].

Liu JA, Yang IY, Tsai EB.Artificial intelligence (AI) for lung nodules, from the AJR special series on AI applications.AmJRoentgenol.2022;219:703.

Chiu HY, Chao HS, Chen YM.Application of artificial intelligence in lung cancer.Cancers. 2022;14

Tam MDBS, Dyer T, Dissez G, Morgan TN, Hughes M, Illes J, et al. Augmenting lung cancer diagnosis on chest radiographs: positioning artificial intelligence to improve radiologist performance. Clin Radiol. 2021;76(8):607–14.

Lococo F, Ghaly G, Chiappetta M, Flamini S, Evangelista J, Bria E, et al. Implementation of artificial intelligence in personalized prognostic assessment of lung cancer: a narrative review. Cancers (Basel). 2024;16(10):1832.

Ewals LJS, van der Wulp K, van den Borne BEEM, Pluyter JR, Jacobs I, Mavroeidis D, et al. The effects of artificial intelligence assistance on the radiologists’ assessment of lung nodules on CT scans: a systematic review. J Clin Med. 2023;12.

Derevianko A, Pizzoli SFM, Pesapane F, Rotili A, Monzani D, Grasso R, et al. The use of artificial intelligence (AI) in the radiology field: what is the state of doctor–patient communication in cancer diagnosis? Cancers. 2023;15.

Pacurari AC, Bhattarai S, Muhammad A, Avram C, Mederle AO, Rosca O, et al. Diagnostic accuracy of machine learning AI architectures in detection and classification of lung cancer: a systematic review. Diagnostics. 2023;13.

Instituto Nacional del Cáncer [Internet]. EE.UU.; [citado 2024 Ago 8].

Ewals LJS, van der Wulp K, van den Borne BEEM, Pluyter JR, Jacobs I, Mavroeidis D, et al. The Effects of Artificial Intelligence Assistance on the Radiologists’ Assessment of Lung Nodules on CT Scans: A Systematic Review. Vol. 12, Journal of Clinical Medicine. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI); 2023.

Derevianko A, Pizzoli SFM, Pesapane F, Rotili A, Monzani D, Grasso R, et al. The Use of Artificial Intelligence (AI) in the Radiology Field: What Is the State of Doctor–Patient Communication in Cancer Diagnosis? Vol. 15, Cancers. MDPI; 2023.

Pacurari AC, Bhattarai S, Muhammad A, Avram C, Mederle AO, Rosca O, et al. Diagnostic Accuracy of Machine Learning AI Architectures in Detection and Classification of Lung Cancer: A Systematic Review. Vol. 13, Diagnostics. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI); 2023.

Instituto nacional del Cancer [Internet] EE UU. [Citado el 8 de agosto de 2024].

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Publicado

2024-08-25 — Actualizado el 2025-11-17

Versiones

Cómo citar

Muñoz Alvis, M. J., Toro Maya, K. J. ., Parra Maca, J. J., Reyes, A. del R., Guerrero Martínez, J. F., Lasso Gaviria, M. K., & Londoño Cardona, J. D. . (2025). El cáncer de pulmón desde la perspectiva del radiólogo, el internista, en conjunto con la inteligencia artificial. Scientific and Education Medical Journal, 4(3), 24 - 37. Recuperado a partir de https://medicaljournal.com.co/index.php/mj/article/view/132 (Original work published 25 de agosto de 2024)

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