INTRODUCCIÓN

El carcinoma de células renales (CCR) representa el 90 % de los cánceres renales primarios. Sin embargo, el aspecto en las imágenes no siempre es diagnóstico y, a menudo, existen similitudes superpuestas en el aspecto de las masas renales benignas y malignas. Entre el 20 % y el 30 % de los tumores renales detectados en las pruebas de imagen son benignos, la mayoría de ellos con un diámetro inferior a 4 cm, y la identificación previa de estos pacientes podría evitarles biopsias y cirugías innecesarias. La radiómica es un tipo de análisis cuantitativo que proporciona un método no invasivo para la evaluación detallada de los tumores renales.

MATERIAL Y MÉTODOS

El estudio desarrolló modelos de clasificación basados en una cohorte retrospectiva equilibrada de 82 estudios de TC (42 carcinomas de células claras y 40 oncocitomas). Las imágenes se anonimizan y se segmentan manualmente en 3D Slicer, generando máscaras validadas por radiólogos. De cada par de imágenes y máscaras, se extraen 132 características radiómicas con PyRadiomics; tras descartar los metadatos irrelevantes se conservan 73 características robustas. El conjunto de datos se estratifica en un 80 % de entrenamiento y un 20 % de prueba, y se entrenan cuatro clasificadores con las variables estandarizadas: árbol de decisión, bosque aleatorio, refuerzo de gradiente y k-vecinos más cercanos.

RESULTADOS

Los resultados muestran un alto rendimiento del modelo. Los algoritmos individuales (árbol de decisión y KNN) alcanzan una precisión del 77,65 % y una puntuación f1 de 0,81, mientras que los métodos de conjunto mejoran la discriminación: el bosque aleatorio alcanza un AUC de 0,83 sin pérdida de sensibilidad, y el modelo de refuerzo de gradiente alcanza el mejor rendimiento: precisión del 90,6 %, exactitud del 88 %, sensibilidad del 97,8 %, puntuación f1 de 0,93 y AUC de 0,86, minimizando tanto los falsos negativos como los falsos positivos.

CONCLUSIONES

El estudio demuestra que la combinación de radiómica e inteligencia artificial permite clasificar de forma fiable los oncocitomas y los carcinomas renales de células claras a partir de TAC multifásicas, lo que permite un diagnóstico personalizado y reduce los procedimientos invasivos.