IA predijo el cáncer de páncreas 3 años antes de los síntomas

IA predijo el cáncer de páncreas 3 años antes de los síntomas

Un algoritmo de inteligencia artificial consiguió identificar a las personas con mayor riesgo de padecer cáncer de páncreas hasta tres años antes del diagnóstico. Solo utilizó las historias clínica de los pacientes.

Cáncer de páncreas

Los resultados del uso de esa herramienta de inteligencia artificial para evaluar el riesgo de cáncer fueron publicados en la revista Nature Medicine. El trabajo estuvo a cargo de investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard y la Universidad de Copenhague, en colaboración con el VA Boston Healthcare System, el Instituto Oncológico Dana-Farber y la Escuela de Salud Pública T.H. Chan de Harvard.

El tamizaje poblacional basado en la inteligencia artificial -según los investigadores- podría ser útil para detectar a las personas con mayor riesgo de padecer el cáncer de páncreas. También tendría el beneficio de acelerar el diagnóstico de una dolencia que con demasiada frecuencia se detecta en fases avanzadas, cuando el tratamiento es menos eficaz y los resultados son desalentadores.

La incidencia y la mortalidad del cáncer de páncreas están aumentando en todo el mundo, especialmente entre las mujeres y las personas mayores de 50 años, pero también entre los individuos más jóvenes.

IA en la medicina

“Una de las decisiones más importantes a las que se enfrentan los médicos en su día a día es quién tiene un riesgo elevado de padecer una enfermedad y quién se beneficiaría de más pruebas, lo que también puede implicar procedimientos más invasivos y costosos que conllevan sus propios riesgos”, señaló Chris Sander, coinvestigador principal del estudio y miembro de la facultad del Departamento de Biología de Sistemas del Instituto Blavatnik del HMS.

“Una herramienta de inteligencia artificial que pueda centrarse en las personas con mayor riesgo de cáncer de páncreas que pueden beneficiarse más de pruebas adicionales podría contribuir en gran medida a mejorar la toma de decisiones clínicas”, agregó.

Fuente: infobae.com

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