La Tecla Mar del Plata
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El trabajo, liderado por el estadístico Martin Gillstedt y el dermatólogo Sam Polesie de la Academia Sahlgrenska y el Hospital Universitario Sahlgrenska, analizó datos de 6.036.186 personas en Suecia. De ellas, 38.582 desarrollaron melanoma durante un seguimiento de cinco años.
Los modelos de IA utilizaron información rutinaria de los registros sanitarios: diagnósticos previos, uso de medicamentos, nivel socioeconómico y variables sociodemográficas. A diferencia de los métodos tradicionales (que se basan principalmente en edad y sexo y alcanzan solo un 64% de precisión), el modelo más avanzado logró distinguir correctamente entre personas con y sin riesgo futuro en el 73% de los casos.
Esta herramienta permitiría estratificar a la población según su riesgo real e implementar controles dermatológicos más frecuentes y focalizados en los grupos de mayor vulnerabilidad, optimizando así los recursos sanitarios y facilitando intervenciones tempranas antes de que el tumor sea visible.
El melanoma es uno de los cánceres de piel más peligrosos, pero su detección en etapas iniciales aumenta significativamente las chances de curación. Hasta ahora, la prevención se basaba principalmente en el autoexamen de lunares y consultas periódicas. La incorporación de IA podría revolucionar este enfoque, pasando de una detección reactiva a una predictiva y personalizada.
Por el momento, se trata de un avance científico con gran potencial para reducir la incidencia y mortalidad por melanoma a nivel poblacional. Expertos consideran que esta tecnología, combinada con la evaluación clínica tradicional, podría transformar la forma en que se aborda la prevención del cáncer de piel en los próximos años.