La inteligencia artificial (IA) puede identificar patrones de riesgo tempranos entre personas con mayor riesgo de melanoma, según mostró un nuevo estudio el miércoles.
El estudio se basó en datos de registros que se recopilan habitualmente sobre toda la población adulta de Suecia.
Los datos analizados incluyeron edad, sexo, diagnósticos, uso de medicamentos y nivel socioeconómico.
De los 6.036.186 individuos incluidos, 38.582 (0,64 por ciento) desarrollaron melanoma durante los cinco años del estudio.
“Nuestro estudio muestra que los datos que ya están disponibles en los sistemas sanitarios se pueden utilizar para identificar a las personas con mayor riesgo de melanoma”, afirmó Martin Gillstedt, estudiante de doctorado en la Academia Sahlgrenska de la Universidad de Gotemburgo.
“Esta no es una forma de apoyo a las decisiones que está disponible actualmente en la atención médica de rutina, pero nuestros resultados dan una señal clara de que los datos de los registros se pueden utilizar de manera más estratégica en el futuro”, afirmó Gillstedt, estadístico del Departamento de Dermatología y Venereología del Hospital Universitario de Sahlgrenska.
Cuando los investigadores compararon diferentes modelos de IA, las diferencias quedaron claras.
El modelo más avanzado fue capaz de distinguir a los individuos que posteriormente desarrollaron melanoma de los que no lo hicieron en aproximadamente el 73 por ciento de los casos, en comparación con aproximadamente el 64 por ciento cuando solo se utilizaron la edad y el sexo.
La combinación de diagnósticos, medicación y datos sociodemográficos permitió identificar grupos pequeños y de alto riesgo para los cuales el riesgo de desarrollar melanoma en cinco años era de alrededor del 33 por ciento.
“Nuestros análisis sugieren que la detección selectiva de grupos pequeños y de alto riesgo podría conducir a un seguimiento más preciso y a un uso más eficiente de los recursos sanitarios. Esto implicaría incorporar datos de población a la medicina de precisión y complementar las evaluaciones clínicas”, afirmó Sam Polesie, profesor asociado de Dermatología y Venereología de la Universidad de Gotemburgo.
Se necesitan más investigaciones y decisiones políticas antes de que el método pueda introducirse en la atención sanitaria. Sin embargo, los resultados muestran que los modelos de IA entrenados con grandes cantidades de datos de registro pueden convertirse en una fuente importante de apoyo para evaluaciones de riesgos más personalizadas y futuras estrategias de detección del melanoma.
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