La pancreatitis aguda es una patología frecuente del sistema digestivo caracterizada por inflamación del páncreas. Si bien la mayoría de los casos son leves y autolimitados, cerca del 20 % puede evolucionar a formas moderadas o graves, con necrosis pancreática, falla orgánica y mortalidad elevada. En estos pacientes, la detección precoz de un pronóstico desfavorable es esencial para guiar las decisiones clínicas.
Radiomics: extracción de datos invisibles al ojo humano
El análisis radiómico permite cuantificar cientos de características texturales a partir de imágenes médicas. A diferencia de la evaluación visual tradicional, esta técnica identifica patrones sutiles que pueden correlacionarse con la severidad de una enfermedad.
En un estudio reciente publicado en Insights into Imaging, investigadores aplicaron radiomics sobre tomografías computadas con contraste de 344 pacientes con pancreatitis aguda, combinando estos datos con variables clínicas para desarrollar un modelo predictivo.
Modelos predictivos y rendimiento clínico
El estudio identificó 14 características radiómicas clave, extraídas del páncreas y tejidos peripancreáticos. Estas se integraron en diversos modelos: uno clínico, dos radiómicos (pancreático y peripancreático) y un modelo combinado.
Este último, que incluyó datos clínicos como recuento leucocitario, niveles de proteína C reactiva y presencia de derrames o complicaciones extrapancreáticas, demostró ser el más preciso. En la cohorte de validación, alcanzó un índice AUC de 0,877, superando al resto de los modelos.
Aplicabilidad clínica y análisis de decisiones
La utilidad clínica del modelo combinado se evaluó mediante curvas de decisión (DCA), que analizan el beneficio neto en escenarios con distintos umbrales de intervención. El modelo mostró ventajas significativas al predecir qué pacientes podrían desarrollar formas graves, favoreciendo una toma de decisiones más personalizada y oportuna.
Ventajas y limitaciones del enfoque integrado
El uso conjunto de radiomics y datos clínicos permite detectar cambios microscópicos en el páncreas antes de que sean evidentes por observación convencional.
Sin embargo, el estudio tiene limitaciones: fue retrospectivo, de centro único y dependió de segmentación manual de las imágenes, lo que podría limitar su aplicación rutinaria. Además, no se incluyeron pacientes con pancreatitis crónica ni aquellos sin estudios de seguimiento.
Perspectivas futuras en el manejo de la pancreatitis aguda
La validación multicéntrica y el uso de segmentación automática podrían facilitar la adopción de este enfoque en la práctica clínica.
De implementarse a gran escala, los modelos combinados podrían ayudar a identificar de forma temprana a los pacientes con riesgo elevado, permitiendo intervenciones más efectivas y mejorando los resultados clínicos.
Para conocer más sobre esta investigación puede visitar Insights into Imaging y acceder al artículo completo.
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