Discusión
El uso de técnicas de IA usando la plataforma libre de aprendizaje automático y minería de datos (WEKA), ha sido aplicada con éxito en las enfermedades renales crónicas(13). Sin embargo, según nuestro conocimiento este es el primer estudio que muestra la factibilidad de usar las técnicas de minería de datos (WEKA) con el algoritmo Auto-WEKA en la centellografía ósea corporal total en pacientes con cáncer de próstata. En este trabajo, se presenta la metodología aplicada a la centellografía ósea con 99mTc MDP para clasificar las imágenes en no metastásicas y metastásicas, con el modelo de IA RandomForest.
Nuestros resultados muestran que se logran excelentes valores métricos cuando a las imágenes centellográficas se aplican 2 filtros previos a ejecutar AutoWeka, comparado con los obtenidos empleando solo un filtro (Tabla 1). Estos resultados son semejantes a los reportados en la literatura con los modelos convolucionales (CNN)(13,14) o de redes neuronales artificiales (ANN), con la ventaja de que la metodología usada en nuestro estudio es simple de implementar para utilizar los algoritmos de aprendizaje automático en imágenes de Medicina Nuclear. Es de consignar que los programas utilizados (ImageJ, WEKA) están disponibles en Internet con descarga gratuita.
El presente estudio posee la limitación de que la base de datos de la centellografía ósea provino de solo un centro médico. Pueden ser necesarios estudios multicéntricos para validar el modelo de minería de datos implementado, por el especialista en Medicina Nuclear.
