Los investigadores analizaron datos de registros que cubrían toda la población adulta de Suecia para explorar nuevas formas de identificar el riesgo de melanoma. El conjunto de datos incluía información como edad, sexo, diagnóstico médico, uso de medicamentos y nivel socioeconómico. En total, se incluyeron 6.036.186 personas y 38.582 (0,64%) desarrollaron melanoma durante el período de cinco años del estudio.
La mayor parte del análisis fue realizado por Martin Gilstead:
“Nuestro estudio muestra que los datos ya disponibles en el sistema sanitario se pueden utilizar para identificar a las personas con alto riesgo de melanoma”, afirmó Martin Gilstedt, estudiante de doctorado en la Academia Sahlgrenska de Gotemburgo y estadístico del Departamento de Dermatología y Venereología del Hospital Universitario de Sahlgrenska. “Ésta no es una forma de apoyo a las decisiones que esté disponible actualmente en la atención sanitaria de rutina, pero nuestros resultados proporcionan una señal clara de que los datos del registro se pueden utilizar de forma más estratégica en el futuro”.
Los modelos de IA mejoran la precisión de la predicción del riesgo de melanoma
Los investigadores evaluaron varios modelos de inteligencia artificial y encontraron claras diferencias en el rendimiento. El modelo más avanzado distinguía correctamente entre las personas que posteriormente desarrollaron melanoma y las que no en aproximadamente el 73% de los casos. En comparación, usar solo la edad y el sexo arrojó alrededor del 64% de precisión.
Al incorporar una amplia gama de información, como diagnóstico, medicación e información sociodemográfica, los modelos pudieron identificar pequeños grupos de personas con un riesgo significativamente mayor. Entre estos grupos, la probabilidad de desarrollar melanoma en cinco años alcanzó alrededor del 33%.
La detección dirigida puede mejorar la detección y la eficiencia
El estudio fue dirigido por un profesor asociado de dermatología y venereología de la Universidad de Gotemburgo y un dermatólogo del Hospital Universitario Sahlgrenska:
“Nuestros análisis sugieren que la detección selectiva de grupos pequeños y de alto riesgo podría conducir a un seguimiento más preciso y a un uso más eficiente de los recursos sanitarios. Esto incluiría incorporar datos de población a la medicina de precisión y complementar las evaluaciones clínicas”.
Hacia estrategias personalizadas de detección del melanoma
Si bien los resultados son prometedores, los investigadores señalan que se necesitan estudios y decisiones políticas adicionales antes de que este enfoque pueda usarse en la atención médica de rutina. Sin embargo, los resultados resaltan el potencial de la IA entrenada con datos de registros a gran escala para respaldar evaluaciones de riesgos más personalizadas y guiar futuras estrategias de detección de melanoma.
La investigación se realizó en colaboración entre la Universidad de Gotemburgo y la Universidad Tecnológica de Chalmers.
