Una tecnología nueva de IA señala los síntomas negativos en los pacientes con cáncer

Investigadores de la Universidad de Surrey (Inglaterra, Reino Unido) y de la Universidad de California ({UCSF} San Francisco, CA, EUA) desarrollaron una herramienta nueva de inteligencia artificial (IA), que puede predecir los síntomas y su gravedad a lo largo del tratamiento de los pacientes con cáncer.

En el que se cree que es el primer estudio de este tipo, los investigadores crearon dos modelos de aprendizaje automático que pueden predecir con exactitud la gravedad de los tres síntomas comunes que enfrentan los pacientes de cáncer: depresión, ansiedad y trastornos del sueño. Todos estos tres síntomas están asociados con una reducción severa en la calidad de vida de los pacientes con cáncer.


Los investigadores, analizaron los datos existentes de los síntomas experimentados por los pacientes con cáncer, durante el curso de su tratamiento de rayos X por tomografía computarizada. El equipo usó diferentes períodos de tiempo durante estos datos para probar si los algoritmos de aprendizaje automático eran capaces de predecir con exactitud cuándo y si surgían los síntomas. Los investigadores encontraron que los síntomas informados reales eran muy similares a los predichos por los métodos de aprendizaje automático.

“Estos resultados interesantes muestran que existe una oportunidad para que las técnicas de aprendizaje automático hagan una diferencia real en las vidas de las personas que viven con cáncer. Pueden ayudar a los médicos a identificar a los pacientes de alto riesgo, ayudar y apoyar su experiencia con los síntomas y planificar de manera preventiva una forma de enfrentar esos síntomas y mejorar la calidad de vida”, dijo Payam Barnaghi, profesor de Inteligencia Artificial en la Universidad de Surrey.

“Estoy muy emocionado de ver cómo se puede usar el aprendizaje automático y la IA para crear soluciones que tengan un impacto positivo en la calidad de vida y el bienestar de los pacientes”, dijo Nikos Papachristou, quien trabajó en el diseño de los algoritmos de aprendizaje automático para el proyecto.

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Universidad de Surrey
Universidad de California