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El 12 de Octubre aplica la IA para encontrar cánceres 'invisibles'

Este modelo predictivo permite identificar tumores en pacientes que hayan sufrido un evento tromboembólico

Fachada del Hospital Universitario 12 de Octubre.

23 ene 2025. 16.50H
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Una investigación liderada por el Hospital Universitario Infanta Leonor y el Hospital Universitario de Fuenlabrada ha desarrollado un nuevo modelo predictivo para detectar un posible cáncer asintomático entre 30 días y 24 meses después de que un paciente haya sufrido una trombosis. El proyecto daba un paso hacia delante en 2025 en el Hospital 12 de Octubre, donde, desde enero, se testea su eficacia en pacientes reales. En el 10 por ciento de los casos oncológicos, el paciente padece un tumor 'invisible' del que no se tiene constancia hasta que sufre un evento tromboembólico venoso. Ahora, esta nueva herramienta de Inteligencia Artificial pretende detectar dichos tumores asintomáticos combinando más de 100 variables de pacientes que han sufrido este tipo de evento, de cara a establecer patrones.

A esta herramienta predictiva solo se escapan, de momento, el carcinoma basocelular de la piel, el tumor de próstata en estadio 1 y el cáncer intramucoso, tal y como ha explicado Anabel Franco, líder de la investigación e internista del Hospital Universitario Infanta Leonor. 

El estudio inicial recopiló los datos publicados entre 2005 y 2021 de 815 pacientes españoles que habían sufrido un evento tromboembólico. Los investigadores de ambos centros 'entrenaron' a la IA para crear el modelo predictivo, otorgándole las variables de todos los pacientes, tanto los que habína sufrido cáncer como los que no. La herramienta, de Machine Learning analizó 121 variables por cada paciente, entre las que se encontraban datos demográficos, signos vitales al ingreso y comorbilidades

Después, se hizo una primera validación del prototipo para ver si era capaz de detectar el cáncer de esos pacientes, con "una precisión notablemente alta", según la investigadora. "Es capaz de hacer miles de millones de combinaciones para establecer patrones, algo que la estadística convencional, utilizada por los modelos anteriores, no es capaz de realizar", ha detallado Franco como responsable de la investigación, titulada 'Desarrollo de un modelo predictivo de cáncer oculto después de un evento de tromboembolia venosa mediante aprendizaje automático: el estudio CLOVER'.

Primeros resultados, en verano


El proceso de investigación ha sido "duro y largo", pero "ha cosechado buenos resultados", según Franco. Este es el motivo por el que tanto ella como su equipo se muestran "muy positivos" frente a las pruebas que se realizarán en el 12 de Octubre y que serán públicas este verano. 

La internista ha remarcado que se encuentra "muy satisfecha con los buenos resultados", independientemente de los datos que salgan en verano, "el equipo ha aprendido muchísimo". "Todavía hay muchas lagunas sobre las enfermedades tromboembólicas y empezar proyectos de este tipo mejorará la vida de los pacientes", ha subrayado.
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