La IA permite identificar pacientes con mayor riesgo de cáncer de pulmón hasta cuatro meses antes

En la mayoría de los casos, el cáncer se identifica inicialmente cuando los síntomas se manifiestan en la consulta de medicina general, y una detección oportuna en este entorno podría mejorar significativamente los resultados. El cáncer de pulmón, en particular, tiene uno de los pronósticos más desfavorables. Aunque varias tecnologías emergentes, incluidos nuevos biomarcadores, tecnología de nariz electrónica y ADN tumoral circulante libre, han mostrado potencial para el diagnóstico temprano en la práctica general, aún no han dado lugar a pruebas diagnósticas de aplicación generalizada. Para aproximadamente el 80 % de los pacientes diagnosticados con cáncer de pulmón, el proceso comienza en la consulta de medicina general. Sin embargo, aproximadamente el 75 % de los pacientes son diagnosticados en un estadio avanzado (3 o 4), lo que resulta en una tasa de mortalidad del 80 % en un año.

Los datos a largo plazo disponibles en los registros de atención primaria podrían contener información crucial que podría utilizarse para identificar a pacientes en riesgo de cáncer en etapas más tempranas. Un método prometedor para mejorar la identificación del riesgo de cáncer consiste en utilizar los datos textuales disponibles en los historiales clínicos de los pacientes de medicina general. Sin embargo, los intentos previos de aprovechar esta información no han mejorado el rendimiento de las herramientas de predicción clínica existentes, probablemente debido a la naturaleza predefinida de estos predictores. Ahora, los médicos generales podrían pronto identificar a los pacientes con mayor riesgo de cáncer de pulmón hasta cuatro meses antes que en las consultas actuales mediante el uso de un algoritmo durante las consultas.

Desarrollado por investigadores del Amsterdam UMC (Ámsterdam, Países Bajos), este nuevo algoritmo analiza toda la información médica de la práctica general, con especial atención a los datos de texto libre. Este es un aspecto novedoso y significativo del estudio. El algoritmo identifica señales predictivas en los historiales médicos de los pacientes, lo que le permite detectar un número considerable de casos hasta cuatro meses antes que los métodos actuales. A diferencia de estudios anteriores que dependían de variables codificadas y predefinidas, como “tabaquismo” o "tos con sangre", este algoritmo aprovecha la sección de texto libre de los registros de los pacientes, revelando detalles que permiten una detección más temprana del cáncer. Se necesita más investigación para comprender qué fragmentos específicos de texto identifica el algoritmo, a fin de hacer que este método sea aplicable en la práctica clínica rutinaria.

Para su estudio, los investigadores analizaron datos de 525.526 pacientes en cuatro redes académicas de médicos de cabecera en Ámsterdam, Utrecht y Groningen. Dentro de este grupo, 2.386 pacientes fueron diagnosticados con cáncer de pulmón, con diagnósticos confirmados mediante el registro holandés de cáncer. Se utilizaron datos estructurados y de texto libre para predecir diagnósticos de cáncer de pulmón cinco meses antes (cuatro meses antes de la derivación). El estudio, publicado en el British Journal of General Practice, mostró que, de 34 pacientes marcados por el algoritmo, uno tenía cáncer de pulmón. El algoritmo permitió que el 62 % de los pacientes con cáncer de pulmón fueran derivados cuatro meses antes. En comparación con los métodos de detección tradicionales, este enfoque da como resultado menos falsos positivos y permite una selección más temprana durante las consultas. Este método podría mejorar potencialmente la detección temprana de otros tipos de cáncer, como el cáncer de páncreas, estómago u ovario, que a menudo pasan desapercibidos hasta etapas avanzadas. Sin embargo, el enfoque aún necesita ser validado en diferentes países y sistemas de atención médica.

“Actualmente, a muchos pacientes se les diagnostica cáncer de pulmón en una etapa avanzada, de 3 a 4 años, por lo que el 80 % de los pacientes suelen fallecer en el plazo de un año”, afirmó Henk van Weert, profesor emérito de medicina familiar. “Investigaciones previas indicaban que una ganancia de cuatro semanas ya tiene un efecto notable en el pronóstico. Por lo tanto, cuatro meses es una ganancia muy relevante”.