La investigación en oncología veterinaria continúa avanzando, y un reciente estudio publicado en Veterinary Pathology explora nuevas técnicas para evaluar el pleomorfismo nuclear —un criterio esencial para determinar la malignidad— en tumores mastocíticos cutáneos caninos (ccMCT).

Un Avance Importante en el Diagnóstico Oncológico
El estudio comparó varios métodos para analizar las variaciones en el tamaño y la forma del núcleo celular, ofreciendo una visión más detallada sobre su eficacia diagnóstica:

1. Estimaciones visuales por patólogos: Método tradicional, dependiente del ojo experto.
2. Morfometría manual gold standard (100+ núcleos): Técnica exhaustiva, con alta precisión, pero más laboriosa.
3. Morfometría manual práctica (12 núcleos): Un enfoque más ágil, con menor número de núcleos analizados.
4. Morfometría automatizada con deep learning: Uso de IA para análisis objetivo y rápido.

Resultados Destacados

• Baja reproducibilidad entre patólogos: Las estimaciones visuales muestran variabilidad entre especialistas.
• Alta precisión pronóstica: La morfometría manual práctica y la automatizada presentan resultados fiables.
• IA prometedora: La aplicación de deep learning ofrece una perspectiva innovadora, reduciendo la subjetividad.

Reflexiones Clave
Este estudio subraya la necesidad de adoptar métodos más estandarizados y reproducibles en la evaluación de ccMCT. La combinación de la experiencia clínica con herramientas tecnológicas como la IA podría marcar el camino hacia diagnósticos más precisos.

El Futuro del Diagnóstico Veterinario
La colaboración Humano-IA se vislumbra crucial en la medicina veterinaria:

• Complementariedad de capacidades: El criterio experto combinado con análisis automatizados.
• Optimización de recursos: Menos tiempo, mayor eficiencia.
• Aceleración del diagnóstico: Resultados más ágiles y fiables.
• Nuevos paradigmas en patología veterinaria: Estándares más objetivos y comparables.

Conclusión
Los hallazgos señalan que los métodos morfométricos —especialmente aquellos con IA y deep learning— podrían mejorar notablemente la precisión diagnóstica en tumores mastocíticos cutáneos caninos, abriendo nuevas vías para una práctica veterinaria más avanzada y predictiva.

Fuente