La IA podría predecir si los tratamientos contra el cáncer funcionarán, dicen los expertos
Una alternativa de quimioterapia llamada inmunoterapia se muestra prometedora en el tratamiento del cáncer, y una nueva herramienta de inteligencia artificial podría ayudar a garantizar que los pacientes tengan la mejor experiencia posible.
La inmunoterapia, aprobada por primera vez en 2011, utiliza el propio sistema inmunológico del paciente con cáncer para atacar y combatir el cáncer.
Si bien no funciona para todos, para el 15% al 20% que sí ve resultados, puede salvarles la vida.
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)?
Como cualquier medicamento, la inmunoterapia tiene el potencial de provocar efectos secundarios adversos, que pueden ser graves para algunos.
Los estudios muestran que entre el 10% y el 15% de los pacientes desarrollan «toxicidades significativas».
Una alternativa a la quimioterapia llamada inmunoterapia se muestra prometedora en el tratamiento del cáncer, y una nueva herramienta de inteligencia artificial podría ayudar a garantizar que los pacientes tengan la mejor experiencia posible. (iStock)
Con sede en Chicago, GE HealthCare, en colaboración con el Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt (VUMC) en Nashville, Tennessee, ha creado un modelo de IA diseñado para ayudar a eliminar algunas de las incertidumbres que rodean a la inmunoterapia.
Durante los cinco años que ha estado en desarrollo, el modelo de IA se entrenó en los registros médicos electrónicos (EHR) de miles de pacientes para reconocer patrones en cómo respondieron a la inmunoterapia, centrándose en la seguridad y la eficacia.
«El modelo predice qué pacientes tienen probabilidades de derivar el beneficiarse de la inmunoterapia versus aquellos pacientes que no lo hacen», dijo Jan Wolber, líder global de productos digitales en el segmento de diagnóstico farmacéutico de GE HealthCare, en una entrevista con Fox News Digital.
«También predice qué pacientes tienen probabilidad de desarrollar una o más toxicidades importantes».
Al extraer datos del historial médico del paciente, el modelo analiza información demográfica, exploraciones por imágenes, diagnósticos preexistentes, hábitos de vida (como fumar), historial de medicación y más.
La inmunoterapia, que se aprobó por primera vez en 2011, utiliza el sistema inmunológico del paciente con cáncer para combatir el cáncer. (iStock)
«El oncólogo del paciente ya está recopilando todos estos datos, o está completando un formulario en la sala de espera con anticipación», dijo Travis Osterman, oncólogo médico y director asociado de información médica del Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt. en una entrevista con Fox News Digital.
(Osterman está trabajando con Wolber en el desarrollo del tienes un modelo.)
«No estamos pidiendo muestras de sangre adicionales ni imágenes complejas. Todos estos son puntos de datos que ya estamos recopilando: signos vitales, diagnósticos, valores de laboratorio, ese tipo de cosas».
En un estudio, el modelo de IA mostró entre un 70% y un 80% de precisión en la predicción de las respuestas de los pacientes a las inmunoterapias, según un artículo publicado en el Journal of Clinical Oncology Clinical Cancer Informatics.
«Aunque los modelos no son perfectos, en realidad se trata de un resultado muy bueno», afirmó Wolber. «Podemos implementar esos modelos con muy poco esfuerzo adicional porque no se requieren mediciones adicionales en la clínica».
‘Progresión natural’
Este tipo de tecnología es «una progresión natural de lo que hemos estado haciendo en medicina durante mucho tiempo», afirmó Osterman.
«La única diferencia es que, en lugar de encuestar a los pacientes, tomamos la totalidad del historial médico y buscamos factores de riesgo que contribuyan a un resultado», dijo en una entrevista con Fox News Digital.
El modelo de IA se entrenó en los registros médicos electrónicos de miles de pacientes para reconocer patrones en cómo respondieron a la inmunoterapia, centrándose en la seguridad y la eficacia. (iStock)
Con la inmunoterapia, generalmente hay una tasa de respuesta más baja que con la quimioterapia, anotó Osterman, pero algunos pacientes tienen «respuestas increíbles» y, en última instancia, estar libre de cáncer.
«Me horrorizaría saber que uno de mis pacientes a quien no le administré inmunoterapia podría haber sido uno de los que respondieron estupendamente», dijo a Fox News Digital.
Por el contrario, Osterman señaló que, en casos raros, la inmunoterapia puede tener algunos efectos secundarios graves.
«Me horrorizaría saber que uno de mis pacientes al que no le administré inmunoterapia podría haber sido uno de los que respondieron estupendamente».
«Yo diría que aproximadamente la mitad de los pacientes no tienen ningún efecto secundario, pero para aquellos que sí lo tienen, algunos de ellos realmente les cambian la vida», dijo.
«No queremos extrañar a nadie, pero tampoco queremos hacerle daño a nadie».
El núcleo del proyecto de IA, dijo Osterman, es la capacidad de «poner toda la información en la sala de examen», de modo que el oncólogo pueda asesorar al paciente sobre los riesgos y beneficios de esta terapia en particular y tomar la mejor decisión y la más informada. sobre su cuidado.
Combinando tecnología y experiencia humana
Dr. Marc Siegel, profesor clínico de medicina en Centro médico Langone de la Universidad de Nueva York y colaborador médico de Fox News, no participó en el desarrollo del modelo de IA, pero comentó sobre su potencial.
«Están surgiendo modelos de IA que están ayudando a gestionar las respuestas a los tratamientos contra el cáncer», dijo a Fox News Digital.
El Dr. Marc Siegel, profesor clínico de medicina en el Centro Médico Langone de la Universidad de Nueva York y colaborador médico de Fox News, no participó en el desarrollo del modelo de IA, pero opinó sobre su potencial. «Están surgiendo modelos de IA que están ayudando a gestionar las respuestas a los tratamientos contra el cáncer», afirmó. (Dr. Marc Siegel)
«Estos pueden permitir más opciones de tratamiento y predecir mejor el resultado».
Los modelos de IA como este son un ejemplo del «futuro esencial de la medicina personalizada», dijo Siegel, «donde se aborda a cada paciente de manera diferente y sus Se analiza el cáncer y tratados con precisión mediante análisis genéticos y de proteínas».
Mientras los médicos y científicos sigan a cargo – «ni una computadora ni un robot» – Siegel dijo que «no hay ningún inconveniente».
Limitaciones potenciales
El modelo de IA tiene cierto grado de limitaciones, reconocieron los expertos.
«Los modelos obviamente no arrojan una precisión del 100%», dijo Wolber a Fox News Digital. «Por eso existen los llamados falsos positivos o falsos negativos».
La herramienta no es una «caja negra» que proporcione una respuesta segura, señaló. Más bien, es una herramienta que proporciona puntos de datos al médico y le informa mientras toma decisiones sobre el manejo del paciente.
Osterman señaló que el modelo de IA utiliza un «conjunto de datos relativamente pequeño».
«Nos encantaría poder refinar nuestras predicciones aprendiendo de conjuntos de datos más grandes», dijo.
La herramienta no es una «caja negra» que proporcione una respuesta segura, afirmó uno de los investigadores; más bien, es una herramienta que proporciona puntos de datos a los médicos y les informa mientras toman decisiones sobre el manejo de los pacientes. (iStock)
Actualmente, el equipo está buscando asociaciones que les permitan probar el modelo de IA en nuevos entornos y lograr una precisión aún mayor en sus predicciones.
Otro desafío, dijo Osterman, es la necesidad de integrar estas recomendaciones de IA en el flujo de trabajo.
«Esto es bastante nuevo para nosotros como comunidad de atención médicay creo que todos vamos a estar luchando con esa pregunta», dijo.
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De cara al futuro, una vez que el modelo de IA haya obtenido las aprobaciones regulatorias necesarias, GE HealthCare planea hacer que la tecnología esté disponible para un uso generalizado por parte de los médicos, tal vez incluso expandiéndola a otras áreas de atención, como la neurología o la cardiología.
También existe la posibilidad de incorporarlo al desarrollo de fármacos.
«No queremos extrañar a nadie, pero tampoco queremos hacerle daño a nadie».
«Una de las cosas con las que luchan los fabricantes de medicamentos es que algunos de los agentes que pueden ser realmente útiles para algunos pacientes podrían ser realmente tóxicos para otros», afirmó Osterman.
«Si pudieran elegir qué pacientes podrían ir a un juicio y excluir a los pacientes con mayor riesgo de toxicidad, eso podría significar la diferencia entre que ese medicamento esté disponible o no».
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Y añadió: «Si esto significa que podemos ayudar a adaptar ese riesgo de precisión a los pacientes, estoy a favor de ello».
En última instancia, dijo Osterman, «es un momento realmente emocionante para dedicarse a la medicina… Creo que miraremos hacia atrás y consideraremos esto como la edad de oro de las recomendaciones de IA. Creo que probablemente llegaron para quedarse».
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