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La inteligencia artificial predice la recurrencia en el melanoma

El análisis clínicopatológico en la fase temprana ayuda a seleccionar a los pacientes que se beneficiarán de la inmunoterapia.

Investigadores de la Universidad de Harvard han desarrollado un conjunto de 5 algoritmos que, integrados a través de técnicas de Machine Learning, examinan 36 rasgos para predecir el riesgo de recurrencia en el melanoma de grado I-II. El análisis se basa en el historial y los datos demográficos de los ...

Investigadores de la Universidad de Harvard han desarrollado un conjunto de 5 algoritmos que, integrados a través de técnicas de Machine Learning, examinan 36 rasgos para predecir el riesgo de recurrencia en el melanoma de grado I-II. El análisis se basa en el historial y los datos demográficos de los pacientes, así como en las características del tumor, entre las que la tasa mitótica y el grosor de Breslow resultaron ser los dos parámetros histológicos de mayor poder predictivo. En el análisis de más de 1700 muestras la fiabilidad fue superior al 80%. Los científicos afirman que este sistema es el primero en considerar de manera global múltiples parámetros clínicopatológicos, cuyo valor pronóstico ya era conocido pero se encontraba insuficientemente explotado.

Además, se trata del mayor estudio de su clase en pacientes sin enfermedad avanzada. Los hallazgos podrían ser útiles en la toma de decisiones terapéuticas, particularmente tras la reciente expansión de las indicaciones de la inmunoterapia adyuvante, que en los EE.UU. está ahora también autorizada en los estadios tempranos del melanoma. Yevgeniy Semenov, director del estudio, afirma que factores sociales, tales como los ingresos económicos y el tipo de seguro médico se encontraron entre los 10 factores de mayor riesgo de recurrencia. El científico atribuye esta relación a que los pacientes con menos recursos presentan melanomas de mayor grosor al diagnóstico.

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