Redacción
El Hospital Universitario Infanta Leonor ha desarrollado un modelo predictivo basado en inteligencia artificial (IA) que permite identificar con alta precisión el riesgo de cáncer oculto en pacientes que hayan sufrido eventos trombóticos venosos (TEV), como trombosis venosa profunda o embolia pulmonar. Esta herramienta, fruto del estudio multicéntrico Clover, representa un avance importante en la detección precoz de cánceres que, en muchos casos, no presentan síntomas evidentes hasta fases avanzadas.
La enfermedad tromboembólica venosa (ETEV) puede ser la primera manifestación clínica de un tumor no diagnosticado. Sin embargo, no todos los pacientes con TEV desarrollan cáncer, y realizar estudios extensivos a todos ellos no siempre es eficiente ni clínicamente justificable. Este contexto motivó al equipo investigador del Infanta Leonor a buscar una solución basada en datos que optimizara la estratificación del riesgo oncológico.
El estudio, recientemente publicado en la revista científica Medicina (cuartil 1), se llevó a cabo entre 2005 y 2021. En él participaron 815 pacientes de los hospitales universitarios Infanta Leonor y Fuenlabrada. Durante el seguimiento, 56 pacientes (6,9%) fueron diagnosticados con cáncer oculto. Los más comunes fueron los de próstata, pulmón y tracto gastrointestinal en hombres, y gastrointestinal, mama y hematológico en mujeres. En el 39% de los casos, el diagnóstico se produjo en estadios avanzados.
Durante el seguimiento, 56 pacientes (6,9%) fueron diagnosticados con cáncer oculto
Para desarrollar el modelo, se analizaron 121 variables clínicas y analíticas mediante técnicas de machine learning. El resultado final fue un algoritmo que selecciona 15 variables clave de fácil acceso clínico, como la edad, el sexo, la presión arterial, los niveles de hemoglobina y el dímero-D, entre otros.
El modelo predictivo desarrollado supera en capacidad diagnóstica a las escalas pronósticas convencionales, con una especificidad del 94%. Así, es capaz de descartar de forma fiable a pacientes sin riesgo, evitando pruebas invasivas o innecesarias. De esta manera, focaliza la atención médica en quienes sí presentan un mayor riesgo de tener un cáncer subyacente.
Los Servicios de Medicina Interna y Anatomía Patológica del Hospital Universitario Infanta Leonor, en colaboración con los hospitales universitarios de Fuenlabrada y 12 de Octubre, se encargaron de coordinar el proyecto. Próximamente se iniciará una fase de validación externa en otros centros sanitarios. Esto es esencial para evaluar su aplicabilidad e integración en la práctica clínica habitual.
Además, la herramienta se ha reconocido por su innovación en la segunda edición de los Premios Ennova Health por su capacidad para generar valor, mejorar la calidad asistencial y contribuir a la sostenibilidad del sistema sanitario.
Este desarrollo se alinea con la estrategia de innovación tecnológica del Hospital Universitario Infanta Leonor. El centro promueve la inteligencia artificial y otras tecnologías avanzadas en distintos ámbitos clínicos.
La integración de la inteligencia artificial en el abordaje del TEV representa un paso firme hacia una medicina más personalizada, eficiente y orientada a resultados clínicos de alto impacto.
