Según un nuevo estudio, la inteligencia artificial puede ayudar a médicos y pacientes con meningiomas a tomar mejores decisiones sobre el tratamiento.
Los meningiomas son tumores que se originan en las membranas que rodean el cerebro y la médula espinal. Son el tumor primario más frecuente del sistema nervioso central, con una incidencia de 8,14 por cada 100.000 habitantes.
Aunque, por lo general, tienen mejores resultados que otros tumores cerebrales, su agresividad varía considerablemente. Poder predecir su malignidad y estimar con precisión la supervivencia es, por tanto, sumamente importante para decidir si la cirugía es la mejor opción para el paciente.
En este estudio, los investigadores entrenaron algoritmos de aprendizaje automático con datos de más de 62.000 pacientes con meningioma. Utilizaron datos de pacientes de la base de datos de Vigilancia, Epidemiología y Resultados Finales del Instituto Nacional del Cáncer. Su objetivo era encontrar asociaciones estadísticas entre la malignidad, la supervivencia y una serie de variables clínicas básicas, como el tamaño y la ubicación del tumor y el procedimiento quirúrgico.
Aunque el estudio demuestra que los modelos podían predecir eficazmente los resultados en pacientes individuales, los investigadores hacen hincapié en la necesidad de perfeccionarlos con conjuntos de datos más amplios que incluyan imágenes cerebrales y datos moleculares.
También desarrollaron una aplicación para teléfonos inteligentes de código abierto que permite a los médicos y otros investigadores explorar de forma interactiva los algoritmos predictivos descritos en el artículo. Esperan que ofrecer la aplicación de forma totalmente gratuita y como código abierto ayude a futuros proyectos a trasladar los algoritmos de aprendizaje automático recién desarrollados a la práctica clínica real.
El primer autor, Jeremy Moreau, candidato a doctorado en el Instituto Neurológico de Montreal de la Universidad McGill, explica que la idea de la aplicación era hacer accesibles los modelos predictivos al médico clínico promedio. Aunque hace falta más trabajo antes de poder utilizarla en la práctica clínica, Moreau señala que ponerla en manos de los médicos les permite aportar sugerencias que serán necesarias para seguir desarrollándola.
«Hemos recibido comentarios muy positivos sobre cómo se puede utilizar la aplicación para explorar de qué manera distintos factores clínicos podrían influir en la malignidad y la supervivencia», afirma Moreau.
«Creemos que ofrece una vía de acceso única para mejorar la aplicabilidad y la transparencia de los modelos de aprendizaje automático, que con demasiada frecuencia siguen siendo imposibles de evaluar para el médico clínico promedio debido al tiempo y los conocimientos de programación que ello requeriría».
El estudio se publicó en la revista npj Digital Medicine.
La financiación del estudio provino de la Foundation of the Department of Neurosurgery y del Canada First Research Excellence Fund. Moreau también recibió becas de formación del Fonds de recherche du Québec—Santé (FRQS) y de la Foundation of Stars.
