Descubren nuevas técnicas de detección temprana para el cáncer de páncreas
El cáncer de páncreas es una enfermedad mortal y difícil de detectar a tiempo.
Pero un grupo de científicos del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT ha desarrollado dos modelos de aprendizaje automático para detectar de manera temprana el adenocarcinoma ductal de páncreas (ADP), la forma más común de este cáncer.
Estos profesionales se han asociado con una compañía especializada en bases de datos médicas para acceder a una amplia y diversa cantidad de información de pacientes en Estados Unidos. Esta gran cantidad de datos ha permitido que los modelos sean confiables y puedan aplicarse en diferentes poblaciones, localidades y grupos.
Modelos superiores a los existentes
Según las comparaciones realizadas, ambos modelos desarrollados por el equipo superaron a los métodos actuales utilizados para la detección del cáncer de páncreas.
En concreto, el modelo PRISM detectó un 35% de los casos en pacientes considerados de alto riesgo, mientras que los criterios de detección estándar solo identificaron el 10%.
La inteligencia artificial ya se ha utilizado en otros campos de la medicina para identificar riesgos, como en el análisis de mamografías y pruebas de Papanicolaou. Pero lo novedoso de estos modelos es que han sido desarrollados y validados en una amplia base de datos de más de 5 millones de pacientes, una escala sin precedentes en este campo.
Un enfoque prometedor
Este avance es prometedor en la lucha contra el cáncer de páncreas, ya que ofrece un método más efectivo y preciso para la detección temprana de la enfermedad. Esto permitiría a los médicos intervenir en etapas más tempranas y aumentar las posibilidades de éxito en el tratamiento.
Los investigadores reconocen que aún falta trabajar en adaptar estos modelos al ámbito internacional y en incorporar más biomarcadores para una evaluación de riesgos más precisa. Pero el objetivo final es que estas técnicas se integren en los sistemas de salud para que los médicos puedan recibir alertas automáticas de casos de alto riesgo sin añadir carga de trabajo adicional.
Importancia de la transparencia
Un punto importante en el desarrollo de estos modelos es la interpretabilidad, es decir, la capacidad de entender cómo funcionan. Los científicos se han esforzado en hacer los modelos más transparentes para generar mayor confianza en los médicos y han reducido las características predictivas a unas 85 indicadores clave.
En resumen, este avance en la detección temprana del cáncer de páncreas utilizando inteligencia artificial brinda esperanza en la batalla contra esta enfermedad letal. Aunque todavía hay trabajo por hacer, se espera que estas técnicas se implementen en el sistema de salud para mejorar la calidad de vida de las personas y aumentar las posibilidades de supervivencia.
