{"id":50430,"date":"2024-11-21T12:15:30","date_gmt":"2024-11-21T18:15:30","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=50430"},"modified":"2025-10-17T22:53:31","modified_gmt":"2025-10-18T04:53:31","slug":"estudio-presenta-avances-en-medicina-personalizada-para-el-cancer-a-traves-de-ia-y-radiomica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/estudio-presenta-avances-en-medicina-personalizada-para-el-cancer-a-traves-de-ia-y-radiomica\/","title":{"rendered":"Estudio presenta avances en medicina personalizada para el c\u00e1ncer a trav\u00e9s de IA y radi\u00f3mica"},"content":{"rendered":"
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Un modelo basado en IA mejora la predicci\u00f3n de supervivencia en pacientes con c\u00e1ncer de pulm\u00f3n no microc\u00edtico avanzado seg\u00fan estudio reciente.<\/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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El c\u00e1ncer de pulm\u00f3n no microc\u00edtico avanzado (NSCLC, en ingl\u00e9s) presenta m\u00faltiples opciones de tratamiento basadas en biomarcadores como mutaciones gen\u00e9ticas y expresi\u00f3n de PD-L1. Sin embargo, seleccionar la terapia \u00f3ptima para cada paciente sigue siendo un desaf\u00edo. Un reciente avance combina inteligencia artificial (IA) y caracter\u00edsticas radi\u00f3micas para desarrollar un modelo que personaliza la predicci\u00f3n de supervivencia, optimizando as\u00ed la toma de decisiones cl\u00ednicas.<\/p>

Los tratamientos de primera l\u00ednea para NSCLC incluyen terapias dirigidas seg\u00fan alteraciones gen\u00e9ticas, como las mutaciones del receptor del factor de crecimiento epid\u00e9rmico (EGFR), e inmunoterapias como los inhibidores de PD-1\/PD-L1. Sin embargo, los resultados var\u00edan significativamente seg\u00fan caracter\u00edsticas individuales, como el tipo de mutaci\u00f3n o la respuesta inmunol\u00f3gica. A pesar de los avances, los m\u00e9todos actuales no siempre garantizan la mejor opci\u00f3n terap\u00e9utica para cada caso.<\/p>

Un equipo de investigadores desarroll\u00f3 un modelo basado en IA utilizando el algoritmo de bosque de supervivencia aleatorio (RSF, en ingl\u00e9s). \u00a0Seg\u00fan un estudio publicado en BMC Cancer<\/em><\/a>,<\/em> este modelo analiza caracter\u00edsticas cl\u00ednicas, antecedentes de tratamiento y caracter\u00edsticas radi\u00f3micas del tumor extra\u00eddas de im\u00e1genes m\u00e9dicas. Entre los factores clave identificados por el modelo se incluyen edad, estado general del paciente, caracter\u00edsticas del tumor y biomarcadores espec\u00edficos.<\/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 modelo fue validado con datos externos, mostrando una precisi\u00f3n significativamente superior al enfoque tradicional de an\u00e1lisis de riesgos proporcional de Cox. Su capacidad para identificar pacientes con menor probabilidad de supervivencia permiti\u00f3 personalizar tratamientos como pembrolizumab o terapias dirigidas, ofreciendo un enfoque m\u00e1s preciso y efectivo.<\/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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Un total de 459 pacientes con NSCLS avanzado participaron en el estudio. Como se mencion\u00f3 anteriormente, el algoritmo identific\u00f3 factores asociados con la supervivencia como edad, sexo, estado funcional, \u00edndice de Brinkman, comorbilidad de enfermedad pulmonar obstructiva cr\u00f3nica (EPOC), histolog\u00eda, as\u00ed como caracter\u00edsticas radi\u00f3micas asociadas con la textura, volumen y forma del tumor.<\/p>

En este sentido, la capacidad de predecir resultados individuales representa un cambio significativo hacia la personalizaci\u00f3n del tratamiento en NSCLC. Este modelo adem\u00e1s mejorar la precisi\u00f3n en la toma de decisiones cl\u00ednicas, tambi\u00e9n resalta el potencial de la IA en la integraci\u00f3n de datos complejos, desde caracter\u00edsticas cl\u00ednicas hasta biomarcadores.<\/p>

El desarrollo de este modelo basado en IA y radi\u00f3mica marca un hito en la medicina personalizada para el NSCLS y el c\u00e1ncer en general. Su capacidad de predicci\u00f3n precisa promete mejorar los resultados cl\u00ednicos y establecer nuevos est\u00e1ndares en la selecci\u00f3n de tratamientos, beneficiando tanto a pacientes como a profesionales de la salud. \u201cEl algoritmo basado en IA propuesto predijo con precisi\u00f3n la supervivencia de cada paciente con NSCLS avanzado\u201d, concluyeron los autores.<\/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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BMC CANCER<\/strong><\/p>

https:\/\/bmccancer.biomedcentral.com\/articles\/10.1186\/s12885-024-13190-w<\/a><\/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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