Cuando hablamos de cáncer de ovario, tenemos que reconocer que su diagnóstico muchas veces se hace de manera tardía, por lo bizarro de sus síntomas y muchas veces pudiera ser lo último en lo que los clínicos toman como opción al hacer un diagnóstico.

Recientemente, Guangyao Cai y colaboradores, publicaron en Lancet Digital Health, un estudio que buscaba demostrar si el uso de modelos basados en Inteligencia Artificial, permitirían un diagnóstico más certero y temprano en el caso de Cáncer de Ovario.

Este estudio presenta el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial llamado Clasificación basada en la toma de decisiones multicriterio (MCF) para diagnosticar cáncer de ovario. Integraron 52 características de 98 pruebas de laboratorio estándar y la edad para construir el modelo MCF, que demostró un rendimiento consistente y superior al de los marcadores tumorales CA125 y HE4, especialmente en la detección temprana del cáncer de ovario.

Además de superar a los marcadores tumorales convencionales CA125 y HE4 en la detección temprana del cáncer de ovario, el modelo MCF demostró ser efectivo en la identificación de pacientes con cáncer de ovario en diferentes etapas de la enfermedad, incluyendo aquellos aún en etapa de tumor seroso, lo que indica su potencial para la detección temprana, incluso en momentos críticos.

Además, el estudio resalta la importancia de características como D-dímero, fibrinógeno y recuento de plaquetas, que están relacionadas con procesos como la coagulación sanguínea e inflamación, en la predicción del cáncer de ovario, lo que refuerza la comprensión de los mecanismos subyacentes de la enfermedad.

El modelo MCF podría ayudar a los médicos en la detección temprana, incluso en entornos con experiencia limitada en oncología ginecológica. Además, el estudio resalta la importancia de un riguroso preprocesamiento de datos para construir un modelo AI estable y generalizable en entornos clínicos reales.

Sin embargo, el estudio tiene limitaciones, como la falta de evaluación en cohortes prospectivas y la inclusión de datos limitados a tres hospitales en China, lo que requiere una investigación adicional para evaluar su generalización en otras regiones.

Vemos sin dudas buenos avances y potenciales beneficios de la IA en busca de mejorar la vida de los pacientes con diagnósticos más tempranos, a fin de atacar desde temprano este tipo de cáncer, que se traducen en aumento en la supervivencia de las pacientes.