{"id":267813,"date":"2026-10-26T23:52:00","date_gmt":"2026-10-27T05:52:00","guid":{"rendered":"http:\/\/vertienteglobal.com\/?p=267813"},"modified":"2026-10-27T04:55:31","modified_gmt":"2026-10-27T10:55:31","slug":"ia-y-el-aprendizaje-automatico-ayudarian-a-detectar-a-personas-en-riesgo-de-sufrir-cancer","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/vertienteglobal.com\/?p=267813","title":{"rendered":"IA y el aprendizaje autom\u00e1tico ayudar\u00edan a detectar a personas en riesgo de sufrir c\u00e1ncer"},"content":{"rendered":"\n
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\"\"<\/figure>\n\n\n\n

(Redacci\u00f3n)<\/p>\n\n\n\n

Los resultados fueron especialmente prometedores para los c\u00e1nceres de pulm\u00f3n, es\u00f3fago e h\u00edgado, mientras que la capacidad predictiva fue m\u00e1s limitada para los de ovario, mama y cuello uterino<\/p>\n\n\n\n

Ciudad de M\u00e9xico 26 de octubre de 2026.-La inteligencia artificial y modelos de aprendizaje autom\u00e1tico basados en datos sanitarios que se recopilan de forma rutinaria han demostrado su potencial para identificar a personas con mayor riesgo de desarrollar varios de los tipos de c\u00e1ncer m\u00e1s frecuentes.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed lo pone de relieve un estudio que se ha presentado en el congreso de la Sociedad Europea de Oncolog\u00eda M\u00e9dica (ESMO), que se celebra en Madrid, seg\u00fan el cual algunos de los datos que se recopilan de forma rutinaria, como los an\u00e1lisis de sangre, los antecedentes m\u00e9dicos y los factores relacionados con el estilo de vida, podr\u00edan ser muy \u00fatiles para detectar a las personas en riesgo.<\/p>\n\n\n\n

Los investigadores desarrollaron alrededor de 500 modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir el riesgo de desarrollar 20 tipos de c\u00e1ncer frecuentes.<\/p>\n\n\n\n

Para ello, utilizaron datos de 463.620 participantes del Biobanco del Reino Unido (UK Biobank), a quienes se realiz\u00f3 un seguimiento durante aproximadamente 18 a\u00f1os, y comprobaron que durante ese periodo, 57.055 participantes desarrollaron c\u00e1ncer.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos se basaron en distintas variables, como los antecedentes m\u00e9dicos, los factores relacionados con el estilo de vida, los an\u00e1lisis de sangre y los datos gen\u00e9ticos y de los metabolitos.<\/p>\n\n\n\n

Para evaluar la capacidad de los modelos para predecir el riesgo de c\u00e1ncer en distintas poblaciones, los investigadores los validaron con datos de participantes de Escocia y Gales, as\u00ed como de 42.036 personas incluidas en el programa de investigaci\u00f3n estadounidense ‘All of Us’ y de m\u00e1s de tres millones de personas de una base de datos japonesa.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, para minimizar la posible influencia de enfermedades a\u00fan no diagnosticadas al inicio del estudio, se excluyeron del an\u00e1lisis correspondiente los casos de c\u00e1ncer detectados durante el primer a\u00f1o de seguimiento, y los modelos superaron a los m\u00e9todos estad\u00edsticos tradicionales, aunque su capacidad predictiva vari\u00f3 seg\u00fan el tipo de c\u00e1ncer.<\/p>\n\n\n\n

Para un resultado combinado que inclu\u00eda los tipos de c\u00e1ncer cuyo riesgo pod\u00eda estimarse a partir de datos cl\u00ednicos rutinarios, alcanzaron un \u00e1rea bajo la curva conocida como ‘ROC’ (AUROC) de 0,83 a 15 a\u00f1os, una m\u00e9trica que oscila entre 0,5, que indica una capacidad de discriminaci\u00f3n equivalente al azar, y 1,0, que corresponde a una discriminaci\u00f3n perfecta.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados fueron especialmente prometedores para los c\u00e1nceres de pulm\u00f3n, es\u00f3fago e h\u00edgado, mientras que la capacidad predictiva fue m\u00e1s limitada para los de ovario, mama y cuello uterino.<\/p>\n\n\n\n

En la leucemia mieloide aguda y el mieloma m\u00faltiple el rendimiento de los modelos disminuy\u00f3 al ampliar el horizonte de predicci\u00f3n, lo que sugiere que algunas predicciones a corto plazo podr\u00edan estar detectando se\u00f1ales tempranas de tumores ya presentes, aunque todav\u00eda no se hubieran diagnosticado.<\/p>\n\n\n\n

Gran parte de la capacidad predictiva de los modelos se bas\u00f3 en los resultados de an\u00e1lisis de sangre rutinarios y en los antecedentes cl\u00ednicos.<\/p>\n\n\n\n

Los an\u00e1lisis de sangre siguieron aportando informaci\u00f3n predictiva para los c\u00e1nceres diagnosticados m\u00e1s de cinco a\u00f1os despu\u00e9s, mientras que la incorporaci\u00f3n de datos gen\u00e9ticos y los metabol\u00f3micos solo mejor\u00f3 ligeramente el rendimiento de los modelos.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, el equipo desarroll\u00f3 una herramienta (‘PRE-Screen), para que los agentes de inteligencia artificial basados en grandes modelos de lenguaje puedan ejecutar los modelos de predicci\u00f3n del riesgo de forma sistem\u00e1tica y coherente, y as\u00ed, los ‘agentes’ que utilizaron esta herramienta obtuvieron resultados considerablemente mejores que aquellos que realizaron las predicciones sin este apoyo.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEn determinados tipos de c\u00e1ncer, estos modelos podr\u00edan utilizarse como herramientas de precribado de bajo coste, basadas en datos que ya se recogen de forma habitual en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica\u201d, ha explicado el autor principal del estudio, el investigador Paul-Henry Koop, del Centro Else Kr\u00f6ner Fresenius de Salud Digital de la Universidad T\u00e9cnica de Dresde (Alemania).<\/p>\n\n\n\n

Los programas de cribado actuales se centran en determinados tipos de c\u00e1ncer y suelen establecer criterios generales de elegibilidad, en lugar de evaluar el riesgo individual de cada persona, han se\u00f1alado los investigadores.<\/p>\n\n\n\n

En la Uni\u00f3n Europea, las recomendaciones de cribado se han centrado tradicionalmente en los c\u00e1nceres de mama, cuello uterino y colorrectal, aunque el Consejo de la UE tambi\u00e9n recomienda estudiar la posibilidad de ampliar estos programas a otros tipos de c\u00e1ncer.<\/p>\n\n\n\n

Los investigadores han subrayado la necesidad de realizar m\u00e1s estudios de validaci\u00f3n para evaluar la fiabilidad de los modelos, su capacidad para generalizar los resultados a otras poblaciones y la posible presencia de sesgos. (Fuente:Agencias\/XEU)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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