La medicina cada vez más avanza y junto a ella la integración de nuevos métodos tecnológicos que favorecerán la salud humana, además nos permite sobrellevar una de las enfermedades más agresivas del mundo el “Cáncer”.
Una nueva investigación fundamentada en la inteligencia artificial y el popular machine learning está en marcha y tiene como propósito final mejorar el tratamiento en mujeres con el tumor ginecológico más frecuente.
Los tratamientos para el cáncer se han desarrollado en las últimas décadas. El diagnóstico de otros tumores como el de mama o el mismo cáncer de pulmón, son los cuales presenta una mayor tasa de supervivencia, se han ubicado en un pronóstico desfavorable por ser una de las patologías con muchas posibilidades de tratamiento. Aunque, la supervivencia de ciertos tipos de cáncer, como el cáncer de endometrio en estados avanzados, sigue siendo una disciplina pendiente en la oncología. Por este motivo es esencial el avance de esta nueva investigación.
Técnicas de evolución contra el cáncer en mujeres
El 1 febrero de 2022 se dio a conocer un nuevo proyecto de investigación e innovador fundamentado en la aplicación de técnicas de evolución como la Inteligencia Artificial y el uso de Machine Learning para crear un algoritmo que ayude a predecir las posibilidades de que un procedimiento medico funcione, así como el peligro de recaída en las mujeres con cáncer de endometrio en estados avanzados.
El punto clave de este estudio, en la colaboración de 300 mujeres con cáncer de este tipo a lo largo de 3 años, es la implementación de la medicina personalizada. Esta se fundamenta en tratar a las pacientes de manera individual basada en las características específicas de su tumor, gracias a que cada paciente es completamente diferente y no todos los tumores suelen ser tratados de la misma forma.
Una herramienta para detectar las características de un tumor
En este nuevo conocimiento de oncología personalizada se basa en el uso de la biopsia líquida y de la genómica, herramientas que ayudan al médico tratante a estudiar y analizar las características moleculares y genéticas de cada tumor especialmente desde la toma de muestra de tejido tumoral y el análisis de sangre, como una especie de lectura de código de barras para detectar cada tumor de manera específica.
Estas herramientas ayudaran a determinar los tumores de cada paciente desde diagnóstico al seguimiento de sus mutaciones y los tratamientos empleados. Una vez se consigan todas las características clínicas y genéticas del tumor de cada paciente, se emplearán la Inteligencia Artificial y el uso de Machine Learning para desarrollar con todos estos registros un algoritmo que ayudara a predecir los tratamientos más apropiados para futuras pacientes.
