La inteligencia artificial puede ser útil para predecir la supervivencia en cáncer de mama (Artif Intell Med)


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Investigadores de la Universidad de Barcelona (UB) han desarrollado ModGraProDep, un sistema innovador que tiene como objetivo mejorar la predicción de indicadores de supervivencia en pacientes con cáncer de mama mediante herramientas de inteligencia artificial y modelización probabilística

Una de las aplicaciones de la modelización numérica de indicadores clínicos en oncología es el desarrollo de modelos predictivos que ayuden a los oncólogos y clínicos a clasificar y valorar futuros escenarios de evolución para los pacientes de cáncer. En ese contexto, la predicción de la supervivencia de los enfermos, con variables concretas y edades específicas, es decisiva para valorar tratamientos e identificar subgrupos entre los pacientes. Sin embargo, a menudo esta información se debe estimar mediante la modelización numérica, dado que no existe una población muestral suficiente para calcular estos indicadores de forma específica.

La aplicación de la nueva metodología ModGraProDep, publicada en Artificial Intelligence in Medicine, ha impulsado dos investigaciones coordinadas por Mireia Vilardell, de la Sección de Estadística del Departamento de Genética, Microbiología y Estadística de la Facultad de Biología de la UB, y María Buxó, del Instituto de Investigación Biomédica Dr. Josep Trueta (IDIBGI).

En el primer caso, ModGraProDep permite identificar la estructura de una base de datos y generar una población sintética (simulada) de pacientes con las características demográficas de la cohorte original. Con esta aproximación, se pueden identificar posibles nuevos patrones de pacientes y calcular indicadores (por ejemplo, la supervivencia de un paciente en función de los valores de sus variables).

En el segundo estudio, se revela como una tecnología capaz de asignar valores de forma probabilística en variables de las que no se había podido recoger información. El equipo científico también ha diseñado una aplicación web que permite obtener una predicción de indicadores de supervivencia y riesgo de mortalidad por cáncer y, por otras causas, de cada paciente hasta un plazo máximo de veinte años.