Por Julia Porras
5 de octubre de 2023El cáncer de pulmón es la causa más común de muerte por cáncer en todo el mundo, con una supervivencia deficiente en ausencia de una detección temprana. Se estima que en 2020 hubo 1,8 millones de muertes por cáncer de pulmón en todo el mundo.
Aunque la detección del cáncer de pulmón entre las personas con alto riesgo podría reducir la mortalidad entre un 20% y un 24%, la forma idónea de determinar si alguien tiene un alto riesgo sigue siendo incierta y los enfoques existentes requieren de muchos recursos.
Un nuevo estudio, llevado a cabo por investigadores del University College de Londres (UCL) y la Universidad de Cambridge, ha utilizado datos del Biobanco del Reino Unido y del Ensayo Nacional de Detección Pulmonar de EE. UU. para desarrollar modelos de Inteligencia Artificial (IA) que simplifiquen la predicción de si una persona contraerá cáncer de pulmón en los próximos cinco años.
El equipo utilizó los conjuntos de datos para experimentar con más de 60 procesos diferentes de aprendizaje automático y ver cuáles eran los más efectivos para predecir el riesgo de cáncer de pulmón utilizando solo tres variables: edad, cuántos años fumó el individuo y la cantidad promedio de cigarrillos por día. De estos, seleccionaron cuatro modelos y los combinaron en un "conjunto" que fue capaz de predecir el riesgo de cáncer de pulmón con la misma o mejor precisión que los mejores modelos disponibles que se utilizan actualmente. Es importante destacar que pudieron lograr esta precisión utilizando solo un tercio de las variables, lo que simplificó enormemente el proceso de recopilación de los datos necesarios.
De acuerdo con el Doctor Tom Callender (de la Facultad de Medicina de la UCL), primer autor del estudio “la detección del cáncer y otras enfermedades salva vidas y cada vez somos más capaces de personalizar este proceso. Pero estos programas personalizados de detección y prevención de enfermedades presentan importantes desafíos logísticos. Nuestro estudio muestra que la IA se puede utilizar para predecir con precisión el riesgo de cáncer de pulmón utilizando solo tres datos que serían fáciles de recopilar durante las citas de rutina con el médico de cabecera. Este enfoque tiene el potencial de simplificar enormemente la detección del cáncer de pulmón a nivel poblacional y ayudar a hacerlo realidad”.
Los autores creen, ademá,s que el mismo enfoque podría ser viable para simplificar el proceso de detección de otras enfermedades, como la diabetes tipo 2 y las enfermedades cardiovasculares.
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