Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Duisburg-Essen (UDE), de la Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) y del Instituto de Berlín para las Fundaciones del Aprendizaje y los Datos (BIFOLD) han desarrollado un enfoque innovador para la medicina personalizada utilizando inteligencia artificial (IA). Este método integra diversos tipos de datos, incluidos el historial médico, los valores de laboratorio, la imagenología y los análisis genéticos, para mejorar la toma de decisiones clínicas.
Las prácticas oncológicas actuales dependen de sistemas de evaluación rígidos, que a menudo pasan por alto las diferencias individuales de los pacientes, como el sexo, el estado nutricional y las comorbilidades. El Prof. Frederick Klauschen, director del Instituto de Patología de la LMU, enfatiza que las tecnologías modernas de IA, en particular la inteligencia artificial explicable (xAI), pueden desentrañar interrelaciones complejas para personalizar el tratamiento del cáncer de manera más efectiva.
El estudio, publicado en Nature Cancer, utilizó datos de más de 15,000 pacientes con 38 tipos diferentes de tumores sólidos. Los investigadores examinaron la interacción de 350 parámetros, incluidos los datos clínicos y los perfiles tumorales genéticos. El Dr. Julius Keyl, científico clínico en el IKIM, señaló que identificaron factores clave que influyen en los procesos de toma de decisiones dentro de la red neuronal.
El modelo de IA fue validado utilizando datos de más de 3,000 pacientes con cáncer de pulmón, proporcionando pronósticos transparentes al ilustrar cómo cada parámetro influía en los resultados. El Dr. Philipp Keyl destacó el potencial de la IA para analizar los datos clínicos en contexto, facilitando así una terapia personalizada basada en datos para el cáncer.
El equipo de investigación tiene como objetivo explorar interrelaciones complejas entre varios tipos de cáncer, una tarea desafiante para los métodos estadísticos convencionales. El Prof. Martin Schuler, director general del Centro Nacional de Enfermedades Tumorales (NCT), subrayó el potencial de los ensayos clínicos para demostrar los verdaderos beneficios para los pacientes de su tecnología.