Diseño de software basado en el procesamiento de imágenes de ecografía abdominal con contraste mediante inteligencia artificial, que permita evaluar la viabilidad tumoral y/o la recidiva precoz tras la aplicación de terapias locales ablativas sobre tumores hepáticos en estadios iniciales.

El cáncer de hígado (5º tumor más frecuente a nivel mundial) presenta una incidencia en aumento en países desarrollados. La ablación local mediante distintas técnicas es una terapia cada vez más empleada en pacientes no operables o con contraindicación para el trasplante hepático, con unas tasas de supervivencia global a 5 años entre el 50-70%. 

La tomografía axial computarizada (TAC) o la resonancia magnética nuclear (RMN) presentan ciertas limitaciones en la evaluación del tratamiento y la respuesta de estas neoplasias. Esto es debido a la dificultad para distinguir entre tejido necrótico post-tratamiento y viabilidad o recidiva tumoral, el efecto de artefactos inducidos por el tratamiento y la limitada resolución espacial en detectar pequeñas recurrencias, lo que en ocasiones demora la identificación temprana.

La ecografía con contraste presenta una serie de ventajas frente a las técnicas habituales (TAC o RMN):

-        Capacidad de evaluación de imagen en tiempo real.

-        Repetición de una segunda o tercera infusión de contraste en una misma exploración­, en caso de dudas. De esta forma, se evita dilatar los tiempos de citación y repetición de pruebas, los cuales retrasan el diagnóstico de un resto tumoral activo.

-        Mayor sensibilidad en la valoración de la microvasculatura del tumor infratratado, especialmente en los márgenes (donde puede haber dudas en el diagnóstico entre necrosis ablativa o viabilidad neoplásica).

-        Ausencia de emisión de radiación ionizante, a diferencia del TAC.

-        El contraste ecográfico no tiene excreción renal sino respiratoria, por lo que se puede emplear en pacientes con enfermedad renal crónica.

-        Tiene bajo coste y una mayor accesibilidad que la alternativa radiológica por TAC o RMN.

Todas estas ventajas unidas a los avances en procesamiento de imágenes por inteligencia artificial, convertiría a DIANA en una herramienta de reconocimiento precoz de viabilidad/recurrencia tumoral, permitiendo optimizar la terapia del cáncer de hígado.