{"id":45078,"date":"2024-05-20T10:35:00","date_gmt":"2024-05-20T16:35:00","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=45078"},"modified":"2025-10-18T16:07:44","modified_gmt":"2025-10-18T22:07:44","slug":"avances-en-la-prediccion-de-leucemia-aguda-mediante-modelos-de-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/avances-en-la-prediccion-de-leucemia-aguda-mediante-modelos-de-machine-learning\/","title":{"rendered":"Avances en la predicci\u00f3n de leucemia aguda mediante modelos de machine learning"},"content":{"rendered":"
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Un estudio multic\u00e9ntrico publicado en The Lancet Digital Health revela un modelo de IA eficaz para la predicci\u00f3n de subtipos de leucemia aguda.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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La identificaci\u00f3n r\u00e1pida y precisa de los subtipos de leucemia aguda es de suma importancia para iniciar el tratamiento adecuado y reducir la mortalidad temprana. Un estudio reciente<\/span><\/a>, publicado en la edici\u00f3n de mayo de 2024 de The Lancet Digital Health<\/i>, ha desarrollado un modelo de machine learning que podr\u00eda ser capaz de predecir los subtipos de leucemia aguda bas\u00e1ndose en par\u00e1metros de laboratorio rutinarios. Este avance promete mejorar significativamente el diagn\u00f3stico en entornos con recursos limitados.<\/p>

El estudio, liderado por el Dr. Vincent Alcazer, y su equipo de investigadores, evalu\u00f3 diferentes estrategias de machine learning utilizando un algoritmo personalizado de selecci\u00f3n de variables. El objetivo fue crear un modelo de boosting<\/i> de gradiente extremo para predecir subtipos de leucemia aguda como: leucemia linfobl\u00e1stica aguda (LLA); leucemia mieloide aguda (LMA), y leucemia promieloc\u00edtica aguda (LPA) a partir de 19 par\u00e1metros de laboratorio comunes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Esta investigaci\u00f3n se llev\u00f3 a cabo utilizando datos de seis hospitales universitarios en Francia, abarcando un per\u00edodo de casi una d\u00e9cada (2012-2021). En total, se incluyeron 1,410 pacientes diagnosticados con uno de los tres subtipos de leucemia aguda. Los datos de estos pacientes se dividieron en conjuntos de entrenamiento y validaci\u00f3n interna y externa para evaluar la eficacia del modelo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El estudio arroj\u00f3 resultados prometedores, pues el modelo de IA, denominado AI-PAL (Artificial Intelligence Prediction of Acute Leukemia), mostr\u00f3 un alto rendimiento en la predicci\u00f3n de los subtipos de leucemia. Las \u00e1reas bajo la curva de caracter\u00edsticas operativas del receptor (AUC) fueron 0.97 para LPA, 0.90 para LLA y 0.89 para LMA. Las tasas de precisi\u00f3n del modelo fueron impresionantes: 99.5% para LLA, 98.8% para LMA, y 99.7% para LPA en el modelo confiable, y 87.9% para LLA, 86.3% para LMA, y 96.1% para LPA en el modelo general.<\/p>

En este sentido, el modelo AI-PAL demostr\u00f3 ser una herramienta eficaz para el diagn\u00f3stico de los tres principales subtipos de leucemia aguda utilizando par\u00e1metros de laboratorio simples. Aunque son necesarias m\u00e1s pruebas con diversos tipos de poblaciones, la disponibilidad generalizada de esta herramienta podr\u00eda revolucionar el tratamiento inicial de la leucemia en \u00e1reas donde hay escasez de especialistas, ya que facilitar\u00eda la toma de decisiones terap\u00e9uticas oportunas y mejorar\u00eda los resultados para los pacientes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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THE LANCET<\/b><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(24)00044-X\/fulltext<\/a><\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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