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Inteligencia Artificial podría detectar el riesgo de padecer cáncer de páncreas anticipadamente

Esta investigación señala que con la ayuda de la Inteligencia Artificial es posible entrenar a un algoritmo para descubrir con anticipación a las personas con más probabilidades de padecer uno de los cánceres más difíciles de detectar.

Este lunes se dio a conocer un estudio publicado por la revista Nature Medicine, en el que se afirma que los algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) pueden ser la clave para identificar quién tiene mayor riesgo de desarrollar un cáncer de páncreas.

La investigación indica que con la ayuda de la IA, sería posible descubrir -cerca de tres años antes de los diagnósticos actuales- a las personas con más probabilidades de padecer esta enfermedad, utilizando solamente los registros médicos del paciente.

De acuerdo al artículo, la identificación temprana de cualquier cáncer es importante para la recuperación, pero es especialmente urgente con el de páncreas, que es uno de los más difíciles de detectar en sus etapas iniciales, cuando es más curable.

¿Cómo sería posible detectar anticipadamente un cáncer de páncreas?

Según este estudio, los investigadores entrenaron modelos de IA en datos clínicos de Dinamarca, que abarcaron 6,2 millones de pacientes durante 41 años. De esta muestra, alrededor de 24.000 personas serían diagnosticadas con cáncer de páncreas en algún momento.

Al clasificar esta enorme cantidad de datos, los algoritmos de IA pudieron reunir señales de advertencia para el cáncer de páncreas dentro de períodos específicos. Una vez que la IA aprendió estos “códigos de enfermedad”, los investigadores descubrieron que los algoritmos de la IA eran mucho más precisos para predecir quién desarrollaría cáncer de páncreas en comparación con las estimaciones de toda la población basadas en los niveles de incidencia de la enfermedad.

Para probarlo aún más, tomaron el algoritmo más exitoso y lo usaron con una nueva muestra, correspondiente a tres millones de pacientes del conjunto de datos de la Administración de Salud de Veteranos Militares de EE. UU., que abarca 21 años.

Este conjunto de datos contenía 3.900 pacientes a los que se les diagnosticó cáncer de páncreas. El informe señala que descubrieron que su algoritmo de IA era un poco menos predictivo que con la muestra de Dinamarca, que era una verdaderamente nacional, pero que cuando se volvió a entrenar con datos de EE. UU., su precisión mejoró.

Los investigadores notaron que el cambio en la precisión de su algoritmo de IA cuando se introdujo en los datos de un nuevo país sugiere que, para que este método tenga éxito, los modelos de IA deben entrenarse en grandes conjuntos de datos o lo más localmente posible para capturar patrones demográficos específicos para el riesgo.

¿Por qué es tan difícil detectar el cáncer de páncreas?

“Una de las decisiones más importantes a las que se enfrentan los médicos a diario es quién tiene un alto riesgo de padecer una enfermedad y quién se beneficiaría de más pruebas, lo que también puede significar procedimientos más invasivos y más costosos que conllevan sus propios riesgos”, explicaron los investigadores.

En el caso de esta enfermedad, este cáncer comienza en el páncreas, un órgano ubicado detrás del estómago que crea enzimas y hormonas para ayudar en la digestión y la regulación del azúcar en la sangre, respectivamente. Sin embargo, generalmente no causa ningún síntoma hasta que se propaga a otros órganos, cuando las posibilidades de vencerlo son mucho menores.

Si los pacientes son diagnosticados en las primeras etapas, la tasa de sobrevivencia de cinco años aumenta al 44%, según la investigación, pero actualmente, solo cerca del 12% de los casos se diagnostican tan temprano. Además, si el tumor se propaga más allá del páncreas, la tasa de supervivencia de cinco años puede llegar al 2%.

“Esa baja tasa de sobrevivencia se da a pesar de los marcados avances en las técnicas quirúrgicas, la quimioterapia y la inmunoterapia. Entonces, además de los tratamientos sofisticados, existe una evidente necesidad de una mejor detección, pruebas más específicas y un diagnóstico más temprano, y aquí es donde el enfoque basado en la IA toma un rol fundamental”, concluye el estudio.

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