Un novedoso estudio con inteligencia artificial muestra la eficacia de tratamientos más cortos en cáncer de mama

Publicada el: 2024-07-02 11:44 | Escrito por Úrsula Palmar Gómez

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La colaboración entre la ETSII y el Hospital Universitario Virgen del Rocío evidencia un avance significativo en las terapias, que logran los mismos resultados en 5 sesiones que en 15

 

Un novedoso estudio de minería de datos, realizado por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSII) de la Universidad de Sevilla en colaboración con los servicios de Oncología Radioterápica y Radiofísica del Hospital Universitario Virgen del Rocío, muestra que cinco sesiones de tratamiento de radioterapia para pacientes de cáncer de mama, en axila y lecho quirúrgico, obtienen los mismos beneficios de supervivencia, control tumoral y toxicidad que 15, plazo aceptado hasta ahora por la comunidad científica.

 

Es el resultado de un análisis con inteligencia artificial llevado a cabo con los datos de 113 pacientes de este hospital, diagnosticadas de este tipo de cáncer, datos tratados con técnicas muy especializadas de ingeniería informática aplicada a la salud.

 

El acceso a este esquema de tratamiento está permitiendo que las mujeres con cáncer de mama tengan que recibir menos radiación (de 40 grays -dosis de radioterapia- a 26) con una excelente tolerancia, hacer menos viajes al hospital, al tiempo que descongestiona los aceleradores para el resto de los tratamientos, ya que el de mama es uno de los tipos de cáncer más frecuente entre la población.

Estudio cáncer de mama Inteligencia Artificial. Unidad Oncología Radioterápica Hospital Universitario Virgen del Rocío, Sevilla.

“Podemos tratar a tres personas en el tiempo en el que antes tratábamos a una. Beneficia al sistema y al paciente”, así lo explica la doctora Paloma Sosa, oncóloga radioterápica del Hospital Virgen del Rocío con más de 10 años de experiencia en cáncer de pulmón y mama, que ha formado parte del análisis.

Este estudio ha sido posible gracias al uso de inteligencia artificial, técnicas de Machine learning y otras herramientas de informática avanzada como el clustering -agrupación de información-, inyección de datos, reducción de la dimensionalidad de bases de datos o técnicas de explicabilidad en la búsqueda de patrones. “Es un procedimiento muy novedoso, que se está aplicando en algunos hospitales de Estados Unidos y Reino Unido”, afirma Juan Antonio Ortega, profesor del Departamento de Lenguajes y Sistemas de la ETSII y responsable de la investigación por la Universidad de Sevilla, que ha supervisado el desarrollo del estudio de la alumna Kristina Lacasta López.

 

La implementación de este esquema de tratamiento “hipofraccionado” trae consigo una reducción de las visitas de los pacientes a los hospitales y tiene un impacto muy significativo en las vidas de las personas enfermas, ya que los tratamientos las obligan a recorrer largas distancias, especialmente en ciudades sin instalaciones de radioterapia.

 

Por consiguiente, suponen también un ahorro económico en la aplicación de tratamientos para el Servicio Andaluz de Salud y para las pacientes en sus tratamientos, pero también en el impacto sobre la huella de carbono, tanto en la energía consumida durante la aplicación de los tratamientos como en las emisiones de CO2 asociadas a los traslados.

 

El también especialista del servicio de Oncología Radioterápica del Hospital Universitario Virgen del Rocío Elías Gomis ha calculado que esta reducción de la huella de carbono ronda el 83%. Este análisis ha sido presentado en el último Congreso Europeo de Oncología Radioterápica (ESTRO) y publicado en la revista Clinical and Traslational Oncology.

 

 

Estudio cáncer de mama Inteligencia Artificial. Unidad Oncología Radioterápica Hospital Universitario Virgen del Rocío, Sevilla.

 

Estudio cáncer de mama Inteligencia Artificial. Unidad Oncología Radioterápica Hospital Universitario Virgen del Rocío, Sevilla.