El diagnóstico de la enfermedad celíaca (EC), un trastorno autoinmune con una prevalencia global estimada de alrededor del 1%, generalmente se basa en el examen histológico de biopsias duodenales. Sus síntomas incluyen calambres estomacales, diarrea, erupciones cutáneas, pérdida de peso, fatiga y anemia, causados ​​por el consumo de gluten. 

Debido a esta gran variación de síntomas entre los afectados, los pacientes suelen tener dificultades para obtener un diagnóstico preciso. Actualmente, los patólogos diagnostican la afección mediante el análisis de biopsias intestinales. Sin embargo, este proceso consume mucho tiempo y la concordancia interpatológica para el diagnóstico de EC no suele superar, estimativamente, el 80%.

"Recibir un diagnóstico preciso puede llevar muchos años, y en un momento de intensa presión sobre los sistemas sanitarios, es probable que estos retrasos persistan", según señaló, al respecto, la prof. Elizabeth Soilleux, del Departamento de Patología y del Churchill College de la Universidad de Cambridge, involucrada en el desarrollo de  un modelo de aprendizaje automático que diagnostica la presencia o ausencia de EC a partir de un conjunto de biopsias duodenales representativas de datos clínicos reales podría ser clave. La herramienta ha sido diseñada por científicos de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), cuyos resultados se publican en el 'New England Journal of Medicine AI'.

Sensibilidad superior al 95%

El algoritmo se entrenó y probó con un conjunto de datos diverso y a gran escala compuesto por más de 4.000 imágenes obtenidas de cinco hospitales diferentes, utilizando cinco escáneres de cuatro empresas distintas. Se comprobó que la herramienta arrojó una sensibilidad superior al 95%, lo que significa que identificó correctamente más de 95 casos de 100 personas con enfermedad celíaca. También tuvo una especificidad cercana al 98%, lo que significa que identificó correctamente casi 98 casos de 100 personas sin enfermedad celíaca.

En definitiva, el modelo logró un rendimiento comparable al de un patólogo al diagnosticar la presencia o ausencia de EC a partir de un conjunto representativo de biopsias duodenales, incluyendo biopsias de un hospital sin antecedentes.

"Es la primera vez que se ha demostrado que la IA diagnostica con la misma precisión que un patólogo experimentado, independientemente de si una persona padece celiaquía o no. Dado que la entrenamos con conjuntos de datos generados en diversas condiciones, sabemos que debería ser capaz de funcionar en una amplia gama de entornos, donde las biopsias se procesan y se obtienen imágenes de forma diferent", expresó el Dr. Florian Jaeckle, también del Departamento de Patología e investigador asociado en Hughes Hall, Cambridge.