La Inteligencia Artificial (IA) aplicada al cáncer de pulmón ha vivido un nuevo paso adelante en nuestro país. Así, investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla, del Hospital Virgen del Rocío y del Virgen Macarena han desarrollado una innovadora investigación que utiliza la IA para predecir efectos secundarios en pacientes de cáncer de pulmón. Su estudio supone un destacado avance en la personalización de los tratamientos oncológicos, ayudando a predecir complicaciones y facilitando a los oncólogos la toma de decisiones para minimizar los riesgos asociados a los tratamientos.
El estudio, titulado “A Benchmark of Machine Learning Approaches to Predict Radiation-Induced Toxicity in Lung Cancer Patients”, ha sido acreedor recientemente del Premio de la Cátedra Universitat de Barcelona-Atrys de Radioterapia Personalizada, que fue entregado a Kiko Núñez, investigador de la US que lidera la investigación, durante el XXII Congreso de la Asociación Española de Oncología Radioterápica (SEOR) celebrado en Oviedo.
La clave de la investigación está en un análisis exhaustivo de datos reales de 875 pacientes con cáncer de pulmón, empleando modelos de machine learning, para predecir seis tipos de efectos secundarios a la radioterapia
El premio se encuentra en el marco de la cátedra liderada por el profesor Ferran Guedea, director de Oncología Radioterápica del Instituto Catalán de Oncología (ICO). Este reconocimiento destaca el esfuerzo y los resultados obtenidos en un proyecto pionero en el uso de inteligencia artificial para la predicción de efectos secundarios en pacientes con cáncer de pulmón que reciben radioterapia.
El proyecto ha sido desarrollado por el ingeniero Kiko Núñez, dentro de su programa de Doctorado en Ingeniería Informática en la Universidad de Sevilla, bajo la dirección de José Luis López Guerra, jefe de la UGC de Oncología Radioterápica del Virgen del Rocío, Alberto Moreno Conde, coordinador de la Unidad de Innovación del Virgen Macarena y José Riquelme Santos, profesor del Departamento de Lenguajes y Sistemas de la Universidad de Sevilla. La colaboración entre la Universidad de Sevilla y ambos hospitales ha sido clave para el desarrollo de algoritmos de predicción basados en inteligencia artificial.
"Nos permitirá predecir con antelación qué pacientes tienen mayor riesgo de padecer complicaciones, lo que facilita la toma de decisiones en cuanto a los tratamientos y la adopción de medidas preventivas para evitar estos efectos”
"Este premio representa para mí un reconocimiento significativo al esfuerzo colectivo por integrar la ciencia de datos en la práctica clínica, reafirma el potencial de estas herramientas para mejorar la toma de decisiones clínicas y valida su aceptación y utilidad dentro de la comunidad médica. Este logro refuerza la importancia de la investigación traslacional, acercando la innovación tecnológica a la mejora real de los tratamientos y la calidad de vida de los pacientes", asegura Kiko Núñez.
MEJOR CALIDAD DE VIDA
Este trabajo, publicado también en la prestigiosa revista Clinical and Translational Radiation Oncology, ha sido desarrollado en la Unidad de Gestión Clínica (UGC) de Oncología Radioterápica del Hospital Universitario Virgen del Rocío, en colaboración con la Unidad de Innovación y Análisis de Datos del Hospital Universitario Virgen Macarena y el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Sevilla. La clave de la investigación está en un análisis exhaustivo de datos reales de 875 pacientesconcáncer de pulmón, empleando modelos de machine learning, para predecir seis tipos de efectos secundarios a la radioterapia, como la esofagitis aguda o la disnea crónica.
“Este trabajo supone un importante avance en el conocimiento detallado de los efectos secundarios asociados a la radioterapia en pacientes con cáncer de pulmón"
La investigación destaca como un avance significativo en el campo de la oncología radioterápica y abre nuevas vías para lapersonalización de los tratamientos y la mejora de la calidad de vida de los pacientes. El propio López Guerra explica que “este trabajo supone un importante avance en el conocimiento detallado de los efectos secundarios asociados a la radioterapia en pacientes con cáncer de pulmón. Nos permitirá predecir con antelación qué pacientes tienen mayor riesgo de padecer complicaciones, lo que facilita la toma de decisiones en cuanto a los tratamientos y la adopción de medidas preventivas para evitar estos efectos”.
De esta manera, la publicación ha sido recibida con entusiasmo en la comunidad científica, especialmente por su inclusión con un buen factor de impacto en la revista Clinical and Translational Radiation Oncology, una de las más reconocidas a nivel mundial en el campo de la oncología radioterápica. Además, el premio que ha recibido subraya la relevancia del uso de nuevas tecnologías en la medicina personalizada, destacando cómo la inteligencia artificial y el análisis de grandes volúmenes de datos pueden contribuir significativamente a la mejora de los tratamientos y la calidad de vida de los pacientes oncológicos.