KIA-Korekt: Evaluación por etapas, desde un enfoque unimodal hasta un enfoque multimodal, mediante inteligencia artificial para la predicción del riesgo perioperatorio en el cáncer colorrectal.

Las complicaciones perioperatorias tras la cirugía para el cáncer colorrectal (CRC) representan una causa importante de morbilidad y mortalidad posoperatorias. Las herramientas de estratificación de riesgo existentes carecen de la precisión necesaria para captar los complejos factores biológicos y morfológicos que determinan la vulnerabilidad individual del paciente. El análisis basado en inteligencia artificial (IA) de los datos de imagenología médica ofrece un enfoque prometedor para mejorar la predicción preoperatoria del riesgo.

El estudio KIA-Korekt investiga si las complicaciones perioperatorias en pacientes con CRC pueden predecirse mediante el análisis multimodal de imágenes basado en IA. Se integran tres modalidades de imagen complementarias: histopatología digital (imágenes de porta completa con hematoxilina y eosina, H\&E-WSIs), radiómica de TC y RM preoperatorias, e imagenología tisular multiplex (mTI), que incluye inmunohistoquímica multiplex (mIHC) y citometría de masas por imagen (IMC).

El estudio incluye una cohorte retrospectiva de aproximadamente 750 pacientes con CRC tratados entre 2011 y 2021, y una cohorte de validación prospectiva de aproximadamente 210 pacientes reclutados entre 2026 y 2028. Se aplican flujos de trabajo de extracción de características radiómicas y de aprendizaje profundo a todas las modalidades individualmente y en combinación multimodal. Los resultados predichos incluyen la dehiscencia de la anastomosis, la infección de la herida, la sepsis, el ingreso en la UCI y la mortalidad hospitalaria en los 30 días posteriores a la cirugía.

El estudio se lleva a cabo en el Hospital Universitario de Brandenburg, la Facultad de Medicina de Brandenburg Theodor Fontane, en colaboración con el Departamento de Patología Computacional de la TU Dresden.