Un nuevo sistema de inteligencia artificial analizará pronto las tomografías de miles de pacientes con cáncer de colon en Inglaterra, prediciendo con asombrosa precisión quién se beneficiará de un fármaco específico que prolonga la vida. Este enfoque dirigido, una primicia para el Servicio Nacional de Salud, pretende dirigir el tratamiento precisamente a quienes más les ayudará.
La tecnología funciona examinando las tomografías computarizadas realizadas en el momento del diagnóstico. No solo mide el tamaño del tumor; analiza patrones sutiles en las imágenes, aprendiendo de datos históricos de pacientes para predecir cómo reaccionará un tumor al medicamento bevacizumab, también conocido como Avastin. Este fármaco, que frena el suministro de sangre al tumor, es eficaz para muchos pero no para todos los pacientes, y conlleva efectos secundarios significativos y un alto costo.
En el Reino Unido, el cáncer de colon es el cuarto cáncer más común. El fármaco bevacizumab ya se utiliza dentro del NHS para ciertos casos avanzados, pero los médicos carecían de un método fiable para identificar a los candidatos ideales de antemano. La herramienta de IA se desarrolló para resolver este problema preciso. Se entrenó utilizando datos de más de 4.400 pacientes que participaron anteriormente en un importante ensayo clínico, aprendiendo a correlacionar las características de las tomografías con los resultados reales de los pacientes tras el tratamiento.
Los pacientes locales y los grupos de defensa están muy interesados porque la promesa es una de eficiencia personalizada: evitar que las personas reciban tratamientos agotadores que probablemente no les ayuden, mientras se guía rápidamente a otros hacia una terapia que podría prolongar sus vidas. Para un sistema de salud bajo presión constante, también representa un uso más inteligente de los recursos.
Si tiene éxito en las evaluaciones en curso, la IA se implementará a nivel nacional, analizando las tomografías de potencialmente todos los pacientes con cáncer de colon avanzado en Inglaterra. Su importancia radica en su integración práctica en la atención rutinaria, trasladando la IA predictiva de los laboratorios de investigación directamente a la toma de decisiones clínicas. Su rendimiento se monitorizará continuamente, siendo la medida definitiva si cumple su promesa principal: administrar el fármaco correcto al paciente correcto en el momento correcto.
