MADRID, 15 Abr. (EUROPA PRESS) -
El Hospital Universitario Infanta Leonor, perteneciente ha liderado un estudio que ha desarrollado un modelo predictivo basado en inteligencia artificial (IA) para detectar el riesgo de cáncer oculto tras sufrir una trombosis venosa.
Según ha informado el centro en un comunicado, el modelo, denominado 'Clover', ha sido publicado recientemente en la revista científica 'Medicina'.
El objetivo de la investigación es identificar precozmente tumores ocultos entre los 30 días y los 24 meses después de un evento tromboembólico venoso (ETEV), que incluye la trombosis venosa profunda y la embolia pulmonar. Estas patologías pueden ser la primera manifestación de un cáncer no diagnosticado.
El estudio ha analizado los datos de 815 pacientes con TEV entre 2005 y 2021 procedentes de los hospitales Infanta Leonor y Fuenlabrada. Durante el seguimiento, 56 personas (el 6,9%) fueron diagnosticadas con cáncer oculto, siendo los más frecuentes los de próstata, pulmón y tracto gastrointestinal en hombres, y gastrointestinal, mama y hematológico en mujeres. El 39% de estos tumores se detectaron en fases avanzadas.
La herramienta predictiva desarrollada se apoya en técnicas de 'machine learning prediction', un tipo de inteligencia artificial que permite analizar grandes volúmenes de datos para generar modelos con elevada precisión.
En este caso, se estudiaron 121 variables y el modelo final se compone de 15 parámetros fácilmente obtenibles en consulta, como la edad, el género, la presión arterial, el dímero-D y la hemoglobina.
MÁS CAPACIDAD DE DIAGNÓSTICO
Este nuevo modelo ha mostrado una especificidad del 94%, superando la capacidad diagnóstica de otras escalas pronósticas utilizadas hasta ahora, que ofrecen un rendimiento limitado en la práctica clínica. Su implementación permitiría detectar de forma precoz tumores incipientes, evitando pruebas innecesarias en pacientes sin cáncer.
En el estudio han participado los servicios de Medicina Interna y Anatomía Patológica del Hospital Infanta Leonor, así como profesionales de los hospitales de Fuenlabrada y 12 de Octubre, entre otros. En los próximos meses está prevista su validación en distintos centros, paso imprescindible para su aplicación clínica generalizada.
El modelo ha sido reconocido en la segunda edición de los premios 'Ennova Health', impulsados por Diario Médico y Correo Farmacéutico, que destacan iniciativas digitales en salud que aportan valor y mejoran la calidad de vida de los pacientes.
