Desarrollan una “calculadora” de supervivencia del cáncer que utiliza inteligencia artificial

En la actualidad, la estimación de la tasa de supervivencia de los pacientes con cáncer depende, principalmente, de la etapa en la que se encuentre la enfermedad. Pero es muy complicado estimar esto con precisión, ya que existen otros factores que pueden modificarlo. Ahora, un nuevo estudio, presentado en el Congreso Clínico 2023 del Colegio Americano de Cirujanos (ACS), ha mostrado una “calculadora” basada en inteligencia artificial (IA) que es capaz de estimar las posibilidades de supervivencia a largo plazo de un paciente con cáncer recién diagnosticado. “Existen una multitud de factores que pueden influir en la supervivencia de un paciente más allá de sus criterios de estadificación", explica la autora principal del estudio, Lauren Janczewski, residente de cirugía general en el Centro Médico McGaw de la Universidad Northwestern, en Chicago. “Intentamos desarrollar esta calculadora de supervivencia al cáncer para proporcionar una estimación más personalizada de lo que los pacientes pueden esperar con respecto a su pronóstico de cáncer".

Utilizando un tipo de IA, conocido como aprendizaje automático, el equipo de investigadores probó la herramienta en un conjunto de datos sobre el cáncer, la Base de Datos Nacional del Cáncer (NCDB), que contiene registros del 72% de los casos recién diagnosticados en Estados Unidos. Tres cuartas partes de los datos recopilados se utilizaron para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático para reconocer patrones entre las características en el momento del diagnóstico y la supervivencia de los pacientes a cinco años y, posteriormente, clasificar los factores con mayor influencia en la supervivencia. 

Resultados clave 

El equipo incluyó datos de 259.485 pacientes con cáncer de mama, 76.624 pacientes con cáncer de tiroides y 84.514 pacientes con cáncer de páncreas y encontraron que múltiples características específicas de los pacientes, los tumores y los tratamientos influyeron significativamente en la supervivencia.  

En el caso del cáncer de mama influía la edad de la paciente en el momento del diagnóstico, si se había sometido a una cirugía oncológica, el tamaño del tumor y el tiempo transcurrido desde el diagnóstico hasta el tratamiento. En este tumor también es importante el estado de los receptores hormonales. Por otra parte, en el cáncer de tiroides, además de la edad, el tamaño del tumor y el tiempo hasta el tratamiento también influía la afectación de los ganglios linfáticos. Y, por último, en el cáncer de páncreas, coinciden en los mismos factores que los anteriores y, además, en la histología o análisis microscópico del cáncer. 

De acuerdo con la doctora Janczewski, “las pruebas de validación mostraron que la calculadora era altamente precisa para estos tres tipos de cáncer al estimar tasas de supervivencia dentro de los nueve y diez meses posteriores a la supervivencia real”. 

Innovación y ventajas 

La doctora ha asegurado que esta calculadora se diferencia en varios aspectos a otras herramientas de estimación de supervivencia. Concretamente destaca tres puntos: incluye biomarcadores tumorales específicos y variables de tratamiento que se sabe que afectan el pronóstico de un paciente, algo de lo que carecen otras herramientas de estimación; el conjunto de datos que es capaz de analizar es más completo; y utiliza nuevos modelos, como el aprendizaje automático, que permite acelerar el proceso. 

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