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Wednesday, 23 September 2026dailybeirut.com
Tecnología y ciencia
Un sistema de inteligencia artificial desarrollado por la Universidad de Plymouth detecta patrones en historias clínicas electrónicas que anticipan el cáncer de vejiga con 85 % de sensibilidad y 91 % de especificidad, hasta cinco años antes del diagnóstico clínico.
Un modelo de inteligencia artificial llamado PRECISE-AGZ ha identificado señales asociadas al cáncer de vejiga hasta cinco años antes de su confirmación diagnóstica. El sistema, creado por investigadores de la Universidad de Plymouth bajo la dirección del profesor Shang-Ming Zhou, analiza registros médicos electrónicos para detectar combinaciones de síntomas, factores de riesgo, recetas y actividad clínica previa.
El equipo del Centro para la Tecnología de la Salud de la Universidad de Plymouth examinó datos de cerca de 70.000 pacientes recopilados entre 1995 y 2020. El modelo evaluó inicialmente 48.261 indicadores potenciales —desde hábitos como fumar o hacer ejercicio hasta el uso de medicamentos— y redujo ese conjunto a 38 características que, en conjunto, ofrecieron las señales más robustas de riesgo oncológico.
PRECISE-AGZ logró identificar al 85 % de los pacientes con cáncer de vejiga y clasificar correctamente al 91 % de quienes no lo tenían. Su desempeño superó al de las directrices actuales de derivación del NHS para este tipo de cáncer.
La presencia visible de sangre en la orina (hematuria) sigue siendo el principal criterio para derivar a los pacientes a pruebas diagnósticas invasivas, como la cistoscopia. Sin embargo, esa misma señal aparece también en afecciones no malignas, como cálculos renales o hipertrofia prostática benigna. Esto provoca tanto derivaciones innecesarias como omisiones de casos cuyos antecedentes clínicos contienen patrones sutiles pero significativos.
Al integrar múltiples variables en lugar de depender de un solo síntoma, el sistema revela cómo el significado de una señal conocida —como la hematuria— puede cambiar según el contexto completo de la historia médica del paciente.
Además de confirmar factores ya establecidos —como el tabaquismo y la hematuria—, el modelo detectó correlaciones no reportadas previamente en sistemas convencionales de derivación. Por ejemplo, personas con enfermedad de Parkinson o demencia mostraron menor probabilidad de desarrollar cáncer de vejiga, mientras que quienes usaron tamoxifeno durante períodos prolongados presentaron mayor riesgo.
Estos hallazgos no implican causalidad ni demuestran que dichas condiciones o medicamentos prevengan o causen el cáncer. Sí plantean preguntas sobre posibles conexiones biológicas que requieren investigación adicional.
Asimismo, la hematuria no tuvo el mismo valor predictivo en todos los grupos: entre hombres con hipertrofia prostática benigna, su aparición se vinculó con una menor probabilidad de cáncer de vejiga.
El sistema clasificó a los pacientes en tres niveles: bajo riesgo (menos del 7 % de probabilidad), incierto (zona gris: entre 7 % y 55 %) y alto riesgo (más del 55 %). Esta estratificación podría ayudar a priorizar pruebas diagnósticas y asignar recursos clínicos de forma más eficiente.
Los pacientes en la categoría incierta podrían someterse a seguimiento clínico antes de acceder a procedimientos invasivos, lo que reduciría la cantidad de cistoscopias innecesarias. Aún se requiere validación adicional y desarrollo antes de su implementación en la práctica clínica rutinaria.
“El cáncer de vejiga es el noveno cáncer más frecuente a nivel mundial, con 614.000 nuevos casos diagnosticados en 2022. No existe un programa de cribado sistemático para la población general, y la detección depende principalmente de los síntomas y de procedimientos invasivos como la cistoscopia”, afirmó Xu Wang, estudiante de doctorado que lideró el análisis de datos.
“Nuestro sistema va mucho más allá de los síntomas tradicionales, y es muy satisfactorio haber obtenido estos resultados. La investigación muestra que la combinación de múltiples factores —desde historiales farmacológicos hasta afecciones aparentemente no relacionadas— puede revelar patrones invisibles para los métodos convencionales de cribado.”
La doctora Helen Winter, directora clínica de la Alianza contra el Cáncer de Somerset, Wiltshire, Avon y Gloucestershire (SWAG), destacó: “El cáncer de vejiga presenta una necesidad insatisfecha crítica en detección temprana, y la perspectiva de una herramienta de cribado resulta enormemente prometedora para los pacientes y sus familias. Podría identificar con mayor precisión a quienes corren mayor riesgo, reducir el daño derivado de procedimientos invasivos y detectar el cáncer en etapas más tempranas, cuando los resultados de supervivencia y la calidad de vida mejoran de forma notable.”
Zhou subrayó: “Este trabajo representa un cambio de paradigma hacia un cribado de precisión para el cáncer de vejiga. Al aprovechar el poder del aprendizaje automático interpretable y registros médicos integrales, nos acercamos a detectar esta enfermedad en sus fases más tempranas y tratables. Es fundamental enfatizar que se requiere una validación adicional en distintos sistemas sanitarios antes de cualquier implementación amplia: todos los datos analizados provinieron de la base de datos SAIL en Gales, por lo que sería necesario investigar también otros conjuntos de datos. Asimismo, se necesitan estudios adicionales para confirmar las relaciones causales sugeridas por las predicciones del modelo.”
