Un estudio internacional presentado en el Congreso ESMO 2026 presentó resultados especialmente prometedores para los cánceres de pulmón, esófago e hígado
La IA puede ayudar a detectar personas en riesgo de sufrir cáncer . – La inteligencia artificial y modelos de aprendizaje automático basados en datos sanitarios demostraron su potencial para identificar a personas con mayor riesgo de desarrollar varios de los tipos de cáncer más frecuentes.
Así lo pone de relieve un estudio que se presentó en el congreso de la Sociedad Europea de Oncología Médica (ESMO), que se celebra en Madrid. Algunos de los datos que se recopilan de forma rutinaria, como los análisis de sangre, los antecedentes médicos y los factores relacionados con el estilo de vida, podrían ser muy útiles para detectar a las personas en riesgo.
Los investigadores desarrollaron alrededor de 500 modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de desarrollar 20 tipos de cáncer frecuentes.
Leer también: Estudio revela que la IA no entiende lo que quieren las personas con discapacidad visual
Para ello, utilizaron datos de 463.620 participantes del Biobanco del Reino Unido (UK Biobank), a quienes se realizó un seguimiento durante aproximadamente 18 años. Comprobaron que durante ese periodo, 57.055 participantes desarrollaron cáncer.
Los modelos se basaron en distintas variables, como los antecedentes médicos, los factores relacionados con el estilo de vida, los análisis de sangre y los datos genéticos y de los metabolitos.
Para evaluar la capacidad de los modelos, los investigadores los validaron con datos de participantes de Escocia y Gales. Incluyeron 42.036 personas del programa de investigación estadounidense All of Us y de más de tres millones de personas de una base de datos japonesa.
Leer también: Apple lanza Siri AI en español de la mano de la ejecutiva venezolana Lilian Rincón
Además, para minimizar la posible influencia de enfermedades aún no diagnosticadas al inicio del estudio, se excluyeron del análisis correspondiente los casos de cáncer detectados durante el primer año de seguimiento. Los modelos superaron a los métodos estadísticos tradicionales, aunque su capacidad predictiva varió según el tipo de cáncer.
Para un resultado combinado que incluía los tipos de cáncer cuyo riesgo podía estimarse a partir de datos clínicos rutinarios, alcanzaron un área bajo la curva conocida como ‘ROC’ (AUROC) de 0,83 a 15 años. La métrica oscila entre 0,5, que indica una capacidad de discriminación equivalente al azar, y 1,0, que corresponde a una discriminación perfecta.
EO// Con información de El Nacional
Etiquetas: EO-2026