La herramienta de IA predice el riesgo de dolor crónico en pacientes con cáncer de mama

Un nuevo estudio utiliza inteligencia artificial para predecir qué pacientes con cáncer de mama tienen mayor riesgo de desarrollar dolor crónico.

Un tercio de los pacientes con cáncer enfrentan dolor crónico, una condición debilitante que puede reducir drásticamente la calidad de vida de una persona, incluso si el cáncer entra en remisión.

Aunque los médicos cuentan con algunas herramientas para abordar el dolor crónico, comprender quién tiene mayor riesgo de desarrollarlo no es tarea fácil.

El nuevo modelo predictivo puede ayudar a los médicos a abordar las afecciones subyacentes que contribuyen al dolor crónico y, en última instancia, conducir a tratamientos más eficaces.

«Necesitamos comprender los factores que llevan a una persona a padecer cáncer y sufrir dolor crónico y cómo podemos gestionar mejor estos factores», afirma Lisiane Pruinelli, profesora de ciencias de la familia, la comunidad y los sistemas de salud de la Facultad de Enfermería de la Universidad de Florida. , y autor principal del estudio en el Beca de la Revista de Enfermería.

«Nuestro objetivo es vincular esta información a un perfil de pacientes para que podamos identificar tempranamente qué pacientes tienen riesgo de desarrollar dolor crónico».

Los hallazgos del estudio muestran que, cuando se construye con datos detallados de más de 1000 pacientes con cáncer de mama, el modelo de IA puede predecir correctamente qué pacientes desarrollarán dolor crónico más del 80% de las veces. Los principales factores asociados con el dolor crónico incluyeron la ansiedad y la depresión, el diagnóstico previo de cáncer y determinadas infecciones.

La implementación de un modelo de este tipo en los consultorios médicos requeriría su integración en los sistemas electrónicos de registros de atención médica que ahora se encuentran en todas partes en las clínicas, lo que requeriría más investigación. Los investigadores dicen que la adición de IA tiene el potencial de ayudar a los médicos a adaptar sus tratamientos a las características únicas de la enfermedad de un paciente.

«Ahora, con la cantidad de datos que tenemos y utilizando inteligencia artificial, podemos personalizar los tratamientos en función de las necesidades de los pacientes y de cómo responden a ese tratamiento», afirma Pruinelli.

Los investigadores basaron el estudio en la gran cantidad de datos puestos a disposición por el Programa de Investigación All of Us, una campaña de investigación a nivel nacional de los Institutos Nacionales de Salud que busca recopilar registros de atención médica anonimizados de un millón de estadounidenses.

«Esto no sería posible si no tuviéramos personas que contribuyeran con sus datos», dice Pruinelli.

Los coautores adicionales son de la Universidad de Florida; la Universidad de California, Irvine; y la Universidad de Minnesota.

Fuente: Universidad de Florida