La IA se emplea para ofrecer estimaciones de supervivencia personalizadas en pacientes con cáncer.
Durante el Congreso Clínico 2023 del American College of Surgeons (ACS), fue presentado un calculador de supervivencia en cáncer basado en inteligencia artificial (IA). Esta nueva herramienta se enfoca en considerar múltiples factores adicionales que influyen en el pronóstico del paciente con cáncer. De esta forma, aprovechando el potencial de la IA, un equipo de investigación multicéntrico creó un prototipo denominado “Calculador de Supervivencia en Cáncer”, el cual fue sometido a pruebas utilizando un conjunto de datos a nivel nacional en Estados Unidos, que abarca diferentes tipos de cáncer, incluyendo los cánceres de mama, tiroides y páncreas.
El propósito principal del estudio fue identificar las características relacionadas con el paciente, el tumor y el tratamiento que ejercen una mayor influencia en la supervivencia de cada tipo de cáncer. Según la Dra. Lauren Janczewski, autora principal del estudio, las tasas de supervivencia actuales se basan principalmente en la etapa del cáncer. No obstante, existen diversos factores que pueden tener un impacto significativo en la supervivencia del paciente más allá de los criterios de estadiaje convencionales. Para abordar estas cuestiones, el equipo empleó un enfoque de IA de aprendizaje automático o machine learning.
Para el estudio, los investigadores utilizaron datos de pacientes diagnosticados entre los años 2015 y 2017, obtenidos de la Base de Datos Nacional del Cáncer de los Estados Unidos, que comprende el 72% de los casos de cáncer recién diagnosticados en el país. Tres cuartas partes de los datos recolectados se utilizaron para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático con el fin de reconocer patrones entre las características observadas en el diagnóstico y la supervivencia a cinco años. El conjunto de datos restante se empleó para poner a prueba la precisión del prototipo en la estimación de la supervivencia.
Asimismo, el equipo de investigación incluyó datos de 259,485 pacientes con cáncer de mama, 76,624 con cáncer de tiroides y 84,514 con cáncer de páncreas. Los resultados mostraron que múltiples características específicas relacionadas con el paciente, el tumor y el tratamiento influyen significativamente en la supervivencia para los tres tipos de cáncer.
Las cuatro características principales que más influyen en la supervivencia de los pacientes cinco años después del diagnóstico varían según el tipo de cáncer:
- Cáncer de mama: si el paciente se sometió a cirugía para el cáncer, la edad del paciente en el momento del diagnóstico, el tamaño del tumor y el tiempo transcurrido desde el diagnóstico hasta el tratamiento.
- Cáncer de tiroides: la edad en el momento del diagnóstico, el tamaño del tumor, el tiempo hasta el tratamiento y la participación de los ganglios linfáticos.
- Cáncer de páncreas: cirugía para el cáncer, histología, o análisis microscópico del cáncer, tamaño del tumor y edad en el momento del diagnóstico.
De igual manera, el estudio también resaltó la importancia de considerar el estado de los receptores hormonales en el cáncer de mama y la presencia de Ki-67, un biomarcador en el cáncer de mama. Aunque algunos de los factores predictivos, como el tamaño del tumor, ya forman parte de los criterios de las etapas del cáncer, los resultados indicaron que existen otros factores más allá de la etapa de la enfermedad que influyen en la supervivencia de los pacientes con cáncer.
Además, las pruebas de validación demostraron que el calculador tenía una “alta precisión” en la estimación de las tasas de supervivencia en los tres tipos de cáncer, con estimaciones cercanas a la supervivencia real en un rango de nueve a diez meses, según explicó la Dra. Janczewski.
Algunas de las ventajas de este calculador son que incluye biomarcadores específicos del tumor y variables de tratamiento que son conocidos por afectar el pronóstico estimado del paciente, lo que, según los autores, la mayoría de las calculadoras anteriores no tomaban en cuenta. Además, utiliza una base de datos más completa, la Base de Datos Nacional del Cáncer, en comparación con las bases de datos utilizadas por calculadoras previas.
De igual forma, emplea modelos de datos nuevos, como el aprendizaje automático, lo que agiliza el procesamiento. Los modelos de riesgo del calculador también demostraron una precisión mejorada en comparación con las predicciones generadas por calculadoras más antiguas.
El futuro de esta herramienta según los investigadores incluye la finalización de una interfaz de usuario que permita el uso del Calculador de Supervivencia en Cáncer en la práctica clínica, seguido de pruebas piloto en centros oncológicos seleccionados.
Finalmente, el equipo de investigación tiene como objetivo ampliar la funcionalidad del calculador para incluir todos los tipos de cáncer presentes en la Base de Datos Nacional del Cáncer. El equipo tiene la intención de poner a disposición esta herramienta para los profesionales de la salud, y así proporcionar estimaciones de supervivencia más precisas y personalizadas para los pacientes con cáncer recién diagnosticados.
