Un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ha diseñado un sistema inteligente de apoyo al diagnóstico de tumores cerebrales capaz de ayudar a los médicos a tomar decisiones, especialmente en los casos ambiguos en los que se hace difícil determinar de qué tipo son.

El sistema, denominado Artificial Intelligence Decision Tools for Tumour Diagnosis (AIDTumour), se basa en los datos que se obtienen con una espectrometría de resonancia magnética del tumor, con la que, a través de mediciones a distintas frecuencias, se determina el compuesto bioquímico del tumor, según ha explicado hoy en rueda de prensa el físico Alfredo Vellido, director del equipo y miembro del grupo de investigación de inteligencia artificial de la UPC.

Según Vellido, hay más de cien tipos de tumores cerebrales y su diagnóstico requiere gran precisión, porque en cada uno están implicadas distintas células que complican su identificación.

Ha añadido que la mejor manera de diagnosticar un tumor es con una biopsia, pero que "esto no es aconsejable cuando (el tumor) está en el cerebro, y en estos casos, los médicos tienen que trabajar con técnicas no invasivas que tienen algunas restricciones".

Alfredo Vellido ha señalado que, hasta ahora, la mayoría de los diagnósticos se llevan a cabo a partir de imágenes de resonancias magnéticas con las que se obtiene información sobre el lugar en el que está el tumor y su tamaño, lo que unido al historial clínico del paciente y otros datos sobre la composición del tumor sirven para que los médicos hagan un diagnóstico.

El AIDTumour trabaja a partir de una base de datos médicos recogidos en varios países que comprende 500 casos de tumores cerebrales, obtenido del Grupo de Aplicaciones Biomédicas de la Espectroscopia de Resonancia Magnética Nuclear (GABRMN) de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB), que también participa en el trabajo, y que es la más importante del mundo de este tipo de datos.

Para diagnosticar un tumor, el paciente debe ser sometido a una espectrometría de resonancia magnética del tumor, e introducir los datos en el programa informático, que será el que, a partir de la experiencia que tiene almacenada, lo clasificará.

Para ello tiene en cuenta, como hace un médico al diagnosticar, los compuestos bioquímicos del tumor, su localización, tamaño y otras variables, y en base a estos datos, lo clasifica.

El programa, además, es inteligente porque con cada caso va aprendiendo, como hace un médico con el desarrollo de su profesión, aunque con más precisión ya que maneja más datos que una persona.

En el proyecto participan también investigadores y científicos de la Universidad John Moores de Liverpool, de la Universidad de Manchester y del NHS Clatterbridge Centre for Oncology de Bebington, del Reino Unido, país puntero en investigar sistemas de apoyo a la decisión en oncología, además del Integrated Reasoning Group del National Research Council de Canadá.