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ASCOGI24: El papel emergente de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático en la atención clínica

GI
Imprescindibles de la semana

Fecha

20 ene 2024

Resumen

La IA es el centro de la escena y está en boca de todos, por esto ASCOGI24 decidió abordar el tema en términos de cómo se usa y se enfoca en cada paciente de manera única, con un plan de atención personalizado.

Expertos en oncología brindaron una visión profunda de los avances más recientes en la integración de la IA en la atención del cáncer. La Dra. Danielle Sara Bitterman, del Dana-Farber Cancer Institute, destacó la era actual de la "IA estrecha" y su impacto en tareas específicas, abordando conceptos clave como conjuntos de datos estándar y modelos de aprendizaje profundo. Exploró la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural, evidenciando el surgimiento de modelos de lenguaje como Chat GPT en aplicaciones clínicas. Aunque enfatizó el papel prometedor de la IA, la Dra. Bitterman subrayó la necesidad de abordar los desafíos éticos y clínicos asociados con su implementación.


Por su parte el Dr. Davide Placido, de la Universidad de Copenhague, compartió sus hallazgos sobre el potencial transformador del aprendizaje profundo en la predicción del riesgo de cáncer de páncreas destacando la capacidad de adaptación de la IA para navegar las complejidades de datos de atención médica diversos y dependientes del tiempo. Al aprovechar dos modelos sólidos, uno de arquitectura recurrente,  y uno de arquitectura transformadora. El estudio profundizó en las trayectorias individuales de enfermedades utilizando el extenso registro nacional de pacientes danés. Los modelos, permitieron descifrar secuencias complejas, generar evaluaciones personalizadas de riesgo, identificar cohortes de alto riesgo propicias para la vigilancia dirigida del cáncer. Al convertir códigos de enfermedades en vectores de inserción e incorporar variables de tiempo y edad, el modelo evalúa dinámicamente el riesgo de cáncer con cada nuevo código de enfermedad, ofreciendo perspicacias en tiempo real. Notablemente se observaron mejoras significativas en el diagnóstico del cáncer. El Dr. Placido enfatizó en la necesidad de validación prospectiva para garantizar la aplicabilidad clínica de estos modelos.


La tercera presentación estuvo a cargo del Dr. Raghav Sundar, del National University Cancer Institute, quien exploró la evolución de la IA en la atención médica. Destacó la integración fluida de tecnologías en prácticas establecidas, abordando desafíos como la dimensionalidad y la necesidad de datos limpios. Con iniciativas como el three lung project, que busca integrar conjuntos de datos clínicos en un estudio internacional y multicéntrico combinando un conjunto de datos retrospectivos, observacionales y prospectivos. El objetivo es crear un sistema de almacenamiento de datos asistido por IA y un sistema de apoyo a decisiones clínicas para la predicción de la necesidad de inmunoterapia en pacientes tratados contra el cáncer de pulmón. El Dr. Sundar afirmó que la IA ya es parte integral de la práctica clínica, subrayando la creciente necesidad de que los médicos dominen la ciencia de datos.


Cerrando el evento, el Dr. Ravi Bharat Parikh, de la Universidad de Pensilvania, resaltó el papel transformador de la IA en la oncología paliativa. Presentó el proyecto "Conversation Connect", donde la IA impulsó la identificación de pacientes de alto riesgo, aumentando las conversaciones documentadas sobre metas de atención y reduciendo la utilización de quimioterapia al final de la vida. El Dr. Parikh enfatizó la importancia de priorizar datos de calidad y una implementación efectiva en el ámbito de esta parte de la oncología.

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