La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una aliada clave en la lucha contra el cáncer en Andalucía. La Plataforma de Medicina Computacional de la Fundación Progreso y Salud, dependiente de la Consejería de Sanidad, Presidencia y Emergencias, trabaja en el desarrollo de predictores de cáncer de pulmón y de ovario que permiten anticipar la enfermedad y mejorar su detección precoz.
Con motivo del Día Mundial contra el Cáncer, que se celebra este miércoles, la Junta de Andalucía ha dado a conocer los avances del proyecto PulmoAI: Predicción Temprana del Cáncer de Pulmón mediante Inteligencia Artificial. La iniciativa se centra en identificar de forma anticipada a personas con alto riesgo, con el objetivo de actuar antes y reducir la elevada mortalidad asociada a este tipo de tumor.
El proyecto se apoya en el uso de datos del mundo real (RWD) procedentes de la base poblacional de salud del sistema sanitario público andaluz. Esta base contiene información clínica detallada de más de quince millones de pacientes, lo que permite entrenar modelos predictivos basados en IA con una enorme riqueza de datos.
Predicción temprana para un cribado más eficaz
Los investigadores emplean algoritmos que ya han demostrado una alta precisión y especificidad, entrenados con los datos que generan los pacientes en su interacción habitual con el sistema sanitario. El objetivo es identificar una subpoblación con mayor riesgo de desarrollar cáncer de pulmón y hacer así un cribado más eficiente y preciso.
Este enfoque no solo mejora la detección temprana, sino que también permite reducir los costes asociados al tratamiento de tumores en fases avanzadas. La alta mortalidad del cáncer de pulmón se explica, en gran parte, porque el 70% de los casos se diagnostica en estadios avanzados, lo que subraya la importancia de anticiparse a la enfermedad.
La IA ya se ha mostrado “prometedora” en la mejora de diagnósticos y pronósticos en distintas áreas de la medicina. En este proyecto, el análisis del riesgo se personaliza al máximo, integrando factores sociodemográficos, hábitos de vida y antecedentes médicos de cada paciente.
Otro aspecto clave es que la aplicación de estos algoritmos tiene un coste prácticamente nulo para el sistema sanitario, ya que se basa en datos ya existentes: analíticas, visitas a especialistas y a urgencias, o medicación dispensada, entre otros registros clínicos habituales.
Más allá del pulmón: avances en cáncer de ovario
El uso inteligente de los datos como herramienta de prevención permite intervenciones más tempranas, con mayores probabilidades de éxito y una mejora directa en la calidad de vida del paciente. Además, contribuye a la sostenibilidad del sistema sanitario, al actuar antes de que la enfermedad se manifieste plenamente.
En esta misma línea, la Plataforma de Medicina Computacional desarrolla otros proyectos basados en el análisis de datos del mundo real. Uno de ellos ha permitido crear un predictor temprano de cáncer de ovario a partir de información registrada de forma pasiva en el sistema de salud.
El modelo es capaz de anticipar un posible diagnóstico utilizando datos no directamente relacionados con el cáncer, como analíticas de sangre, enfermedades previas o medicación utilizada, detectando patrones de uso del sistema sanitario previos a la aparición de la enfermedad.
La Plataforma Andaluza de Medicina Computacional, integrada en la Fundación Progreso y Salud, es una pieza clave del plan de Medicina Personalizada y de Precisión de Andalucía. Su misión es facilitar herramientas para incorporar datos genómicos y clínicos complejos en la historia clínica electrónica y acercar al profesional sanitario algoritmos avanzados que impulsen la adopción de tecnologías innovadoras en la práctica clínica diaria.