La inteligencia artificial puede determinar el curso y la gravedad de los cánceres de piel agresivos, como el carcinoma de células de Merkel (CCM), para mejorar la toma de decisiones clínicas al hacer predicciones personalizadas de los resultados de tratamientos específicos para los pacientes y sus médicos.
Un equipo internacional dirigido por investigadores de la Universidad de Newcastle, Reino Unido, combinó el aprendizaje automático con experiencia clínica para desarrollar un sistema basado en la web llamado “DeepMercle” que puede personalizar los tratamientos del CCM basándose en características personalizadas y específicas del tumor. resultados.
Sugieren que este sistema podría aplicarse a otros cánceres de piel agresivos para mejorar el diagnóstico preciso, aumentar la toma de decisiones clínicas informadas y mejorar la selección de pacientes.
MCC
El CCM es un cáncer de piel poco común pero muy agresivo. Puede ser difícil de tratar, ya que normalmente afecta a adultos mayores con sistemas inmunitarios debilitados que presentan una enfermedad avanzada asociada con una supervivencia deficiente.
El Dr. Tom Andrew, cirujano plástico y estudiante de doctorado CRUK en la Universidad de Newcastle y primer autor, dijo; “DeepMerkel nos permite predecir el curso y la gravedad del carcinoma de células de Merkel, lo que nos permite personalizar el tratamiento para que los pacientes reciban el mejor tratamiento.
“El uso de IA nos permitió comprender nuevos patrones y tendencias sutiles en los datos, lo que significó que, a nivel individual, pudimos proporcionar predicciones más precisas para cada paciente.
“Esto es importante porque en los 20 años hasta 2020, el número de personas diagnosticadas con este cáncer se ha duplicado y, aunque todavía es poco común, es un cáncer de piel agresivo que afecta cada vez más a las personas mayores”.
La investigación se llevó a cabo en colaboración con Penny Lovett, profesora de Dermatooncología en la Universidad de Newcastle y el Dr. Aidan Rose, profesor clínico titular de la Universidad de Newcastle y cirujano plástico consultor en Newcastle Hospitals NHS Foundation Trust.
La Dra. Rose dijo; “Poder predecir con precisión los resultados de los pacientes es importante a la hora de guiar la toma de decisiones clínicas. Esto es especialmente importante cuando un Las formas agresivas de cáncer de piel se tratan en un grupo de pacientes complejo que generalmente resulta en tratamientos difíciles y, a veces, que alteran la vida. Las decisiones se toman en términos de opciones. Los avances que hemos logrado en el uso de la IA para proporcionarnos predicciones de supervivencia personal y Permite al equipo médico del paciente informar el mejor tratamiento”.
En dos publicaciones complementarias Naturaleza Medicina Digital Y Revista de la Academia Estadounidense de Dermatologíael equipo describe cómo desarrollaron una herramienta de pronóstico basada en web para MCC utilizando métodos estadísticos y de aprendizaje automático de última generación.
Método
En Nature Digital Medicine, el equipo describe cómo utilizaron datos y análisis descriptivos para revelar nuevos conocimientos sobre los factores de riesgo de muerte por CCM, un cáncer altamente agresivo. Luego combinaron la selección de funciones de aprendizaje profundo con un marco XGBoost modificado para desarrollar una herramienta de pronóstico basada en web para MCC a la que llamaron DeepMerkel.
Al analizar datos de casi 11.000 pacientes en 2 países, los investigadores describen en el Journal of the American Academy of Dermatology cómo Depp Merkel pudo identificar con precisión a los pacientes de alto riesgo en una etapa temprana del cáncer. Esto permite a los médicos tomar decisiones más informadas sobre cuándo utilizar opciones de tratamiento primario y vigilancia intensiva de la enfermedad.
primer paciente
El equipo espera que Deep Merkle brinde a los pacientes mejor información para tomar decisiones sobre el mejor tratamiento para ellos individualmente con sus equipos médicos.
El Dr. Andrew añadió: “Con una mayor inversión, un siguiente paso emocionante para nuestro equipo es seguir desarrollando Deep Merkle para que el sistema pueda ofrecer opciones que ayuden a los médicos a asesorar sobre el mejor curso de tratamiento”.
El siguiente paso es integrar el sitio web de DeepMiracle en la práctica clínica habitual y ampliar su ámbito de uso a otros tipos de tumores.
