Un estudio de la Universidad de Harvard asegura que han inventado un
algoritmo de aprendizaje automático que utiliza los registros electrónicos de salud para predecir con precisión el
riesgo de mortalidad temprana en pacientes con
cáncer que están
a punto de someterse a quimioterapia.
"El inicio de la quimioterapia es un evento crítico en la trayectoria de la enfermedad del cáncer, y en este momento, l
as predicciones objetivas de mortalidad a corto plazo podrían ser útiles de diversas maneras para médicos y pacientes", expresaron el Ziad Obermeyer, autor principal, del Brigham and Women's Hospital y Harvard Medical School, en Boston, Estados Unidos, y
del que se ha hecho eco la web especializada Medscape.
"El modelo tuvo un buen desempeño en diferentes t
ipos de cáncer, raza, género, y otros datos demográficos", escriben asegurando que las estimaciones fueron precisas para los regímenes de
quimioterapia con intención tanto paliativa como curativa, para pacientes con cáncer en estadios temprano y tardío, y para los tratados con regímenes de ensayos clínicos introducidos años después de la capacitación del modelo.
Aunque de momento se necesitan más investigaciones para determinar qué factible es aplicar este
algoritmo en otros entornos clínicos, el documento ya ha sido publicado en versión electrónica el
27 de julio en JAMA Network Open.
El modelo predijo la mortalidad a 30 días
Para su investigación, el equipo analizó datos de los registros electrónicos de salud para todos los pacientes sometidos a
quimioterapia en el Dana-Farber/Brigham and Women's Cancer Center, en Boston, Estados Unidos. "Identificamos 26.946 pacientes que iniciaron 51.774 regímenes de quimioterapia discreta desde 2004 hasta 2014", señalaron.
Al informar los resultados del modelo de validación (y no del modelo de derivación) en el que se basó, los investigadores afirman que la tasa de mortalidad global a 30 días fue de 2,1% entre los 9114 pacientes incluidos en el conjunto de validación. "
El modelo predijo con precisión la mortalidad a 30 días para todos los pacientes, independientemente de la intención de la quimioterapia", afirman los autores.
Entre los pacientes sometidos a quimioterapia paliativa, para quienes las estimaciones de
pronóstico serían especialmente importantes, el modelo se comportó bien, con un área bajo la curva de 0,924. Los investigadores también utilizaron el modelo para clasificar a los pacientes con
quimioterapia paliativa individual de acuerdo al riesgo de mortalidad temprana a 30 días.
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