ModGraProDep: Inteligencia artificial y modelado probabilístico en oncología clínica
La predicción de la supervivencia de los pacientes, con variables y edades específicas, es un elemento decisivo para considerar tratamientos e identificar subgrupos entre los pacientes. Crédito: Universidad de Barcelona
Mejorar la predicción de indicadores de supervivencia en pacientes con cáncer de mama utilizando herramientas de inteligencia artificial y modelado probabilístico es el objetivo de ModGraProDep, un innovador sistema presentado en un estudio liderado por Ramon Clries, profesor del Departamento de Ciencias Clínicas de la Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud de la Universidad de Barcelona y miembro del Plan Director de Oncología/ICO-IDIBELL. El estudio ha sido publicado en la revista Inteligencia Artificial en Medicina.
Una de las aplicaciones del modelado numérico para indicadores clínicos en oncología es la creación de modelos predictivos para ayudar a oncólogos y médicos a clasificar y valorar escenarios futuros de evolución en los pacientes con cáncer. En este contexto, la predicción de la supervivencia en pacientes con variables y edades específicas es un elemento decisivo para considerar tratamientos e identificar subgrupos entre los pacientes. Sin embargo, esta información a veces se estima a través de modelos numéricos ya que no hay una muestra de población lo suficientemente grande como para calcular estos indicadores específicamente.
La aplicación de la nueva Tecnología ModGraProDep (Modelado Gráfico de Dependencias Probabilísticas) ha dado lugar a dos estudios coordinado por la profesora Mireia Vilardell, de la Sección de Estadística del Departamento de Genética, Microbiología y Estadística de la Facultad de Biología de la UB, y la investigadora Maria Bux, del IDIBGI.
En el primer caso , ModGraProDep permite a los usuarios identificar la estructura de la base de datos y crear una población «sintética» de pacientes con las características demográficas de la cohorte original. Con este nuevo enfoque, pueden identificar patrones potenciales de pacientes y calcular indicadores (por ejemplo, la supervivencia de un paciente en función de los valores de sus variables). En un segundo estudio, ModGraProDep se revela como una nueva tecnología que puede asignar valores de manera probabilística en variables para las que aún no se había recopilado información.
El equipo científico ha diseñado una aplicación web de gran interés clínico en el campo de la oncología que permita tener una predicción de indicadores sobre supervivencia y riesgo de mortalidad por cáncer -y otras causas- de cada paciente para un periodo máximo de veinte años.
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Mayor mortalidad observada en pacientes masculinos con cáncer de mama Más información: Mireia Vilardell et al, Imputación de datos faltantes y simulación de datos sintéticos a través del modelado de dependencias probabilísticas gráficas entre variables (ModGraProDep): una aplicación a la supervivencia del cáncer de mama, Inteligencia Artificial en Medicina (2020). DOI: 10.1016/j.artmed.2020.101875 Proporcionado por la Universidad de Barcelona Cita: ModGraProDep: Inteligencia artificial y modelado probabilístico en oncología clínica (2020, 12 de junio) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress. com/news/2020-06-modgraprodep-artificial-intelligence-probabilistic-clinical.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.