La inteligencia artificial se perfila como herramienta útil en el cribado y el diagnóstico de los nódulos tiroideos

Aunque solo 1 de cada 10 nódulos tiroideos es maligno, son tan frecuentes en la población general (entre 30% y 50%) que se convierten en un motivo de consulta importante en número y trascendencia. La ecografía es la técnica que se emplea actualmente para la exploración y diagnóstico de estos nódulos, pero la inminente incorporación de la inteligencia artificial y concretamente los sistemas diagnósticos asistidos por computadora puede aportar una mayor precisión y optimizar este diagnóstico.

Así lo expuso el Dr. Jordi Reverter, endocrinólogo del Hospital Universitario Germans Trias i Pujol de Badalona, en Barcelona, España, en su ponencia La IA en el estudio del nódulo tiroideo, durante el 63º  Congreso de la Sociedad Española de Endocrinología y Nutrición (SEEN).^[1]

Entre las ventajas que aporta esta tecnología, el Dr. Reverter destacó la posibilidad de aprender de los datos que proporcionan y de utilizar los conocimientos adquiridos para completar tareas y alcanzar objetivos específicos, además de su flexibilidad y adaptación continua en función de la información que se va obteniendo. «El análisis de imágenes de pruebas radiológicas es uno de los campos más desarrollados en este sentido».

Respecto al papel de estos sistemas en el ámbito del diagnóstico del nódulo tiroideo, el Dr. Reverter comentó que actualmente la ecografía es la prueba de elección para la exploración de los nódulos de la glándula tiroides y con ella se seleccionan, en función de su tamaño, características y clasificación de riesgo de los tumores que deben ser evaluados mediante citología por punción.

«Sin embargo, la ecografía tiene un componente subjetivo: ante una misma imagen de un nódulo puede haber discrepancias de criterio entre distintos especialistas y, por tanto, sigue dependiendo de la experiencia del observador. Y es en este aspecto donde puede ser de gran ayuda la inteligencia artificial, reduciendo la subjetividad y mejorando el rendimiento diagnóstico, lo que a su vez se traduciría en un menor tiempo de exploración, una reducción del número de citologías y evitaría punciones innecesarias», agregó.

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