La inteligencia artificial mejora la predicción del riesgo de 20 tipos de cáncer

Un estudio internacional presentado en el congreso de la Sociedad Europea de Oncología Médica (ESMO 2026) señala que los modelos de aprendizaje automático basados en datos sanitarios habituales pueden ayudar a identificar a las personas con mayor riesgo de desarrollar algunos de los cánceres más frecuentes.

Los investigadores crearon alrededor de 500 modelos a partir de los datos de 463.620 participantes del Biobanco del Reino Unido, seguidos durante 18 años. En ese periodo, 57.055 desarrollaron cáncer. El análisis incluyó resultados de análisis de sangre, antecedentes médicos, información genética y metabolómica y factores relacionados con el estilo de vida.

Los modelos superaron a los métodos estadísticos tradicionales, aunque su precisión varió según el tumor. Los resultados fueron más prometedores para los cánceres de pulmón, esófago e hígado, y más limitados para los de ovario, mama y cuello uterino. La mayor parte de la capacidad predictiva procedió de los análisis de sangre rutinarios y de los antecedentes clínicos.

El equipo validó los modelos con datos de participantes de Escocia y Gales, de 42.036 personas del programa estadounidense All of Us y de más de tres millones de la base de datos japonesa JMDC. También desarrolló PRE-Screen, una herramienta para que agentes de inteligencia artificial basados en grandes modelos de lenguaje ejecuten las predicciones de forma sistemática.

El autor principal, Paul-Henry Koop, advirtió de que muchas personas identificadas como de alto riesgo no llegarían a desarrollar la enfermedad. Por ello, defendió que un resultado positivo dé paso inicialmente a pruebas mínimamente invasivas. Los investigadores subrayan que serán necesarios nuevos estudios en poblaciones y entornos distintos para comprobar si el método permite adelantar los diagnósticos y mejorar los resultados clínicos, una cuestión de interés también para la población de Palma.

Información elaborada a partir de Diario de Ibiza.