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JOSÉ L. GONZÁLEZ
OVIEDO.
Miércoles, 23 de enero 2019, 04:32
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Los médicos utilizan varias decenas de parámetros para diagnosticar y tipificar el cáncer de mama triplemente negativo, un tipo de tumor muy agresivo que no responde a tratamientos como la hormonoterapia. El grupo de Problemas Inversos, Optimización y Aprendizaje Automático de la Universidad de Oviedo que lidera Juan Luis Fernández ha logrado reducir esa lista a seis, desarrollando una nueva herramienta matemática capaz de precedir el grado de desarrollo de esta enfermedad con una fiabilidad del 94%. «El médico puede diagnosticar utilizando solo estas seis variables», explica Juan Luis Fernández.
El desarrollo se realizó en colaboración con miembros del servicio de Anatomía Patológica del Hospital Central Universitario de Asturias y la Universidad de Berna. Fue el centro médico el que aportó una base de datos de 102 mujeres diagnosticadas con este tipo de enfermedad para que el equipo universitario comenzase a desarrollar su trabajo. A través de varios modelos matemáticos basados en técnicas de inteligencia artificial han podido desarrollar una herramienta que puede determinar el grado histológico de la enfermedad, es decir, su grado de desarrollo. «En los datos del HUCA hay varias decenas de variables. Nosotros damos una interpretación de esos datos y las reducimos a seis, las que más influencia tienen. Reinterpretamos los datos para mejorar el tratamiento y la asistencia. Los hospitales son minas de datos y hay que explotarlas», explica el director del grupo.
El resultado es una herramienta, un robot, que puede ayudar al médico en la toma de decisiones. «Saber el grado de desarrollo de la enfermedad implica un tratamiento u otro. El médico se puede equivocar al interpretar los datos y esta herramienta puede advertirle de ese error, mejorando la respuesta que se da al paciente».
El estudio ha servido además para conocer el peso que tiene cada una de las variables que estudian los médicos en el desarrollo de la enfermedad. Así, el grupo de una universidad ha podido comprobar que «todas las mujeres que presentaban un grado dos (hay tres grados) no habían tomado anticonceptivos orales. Estamos descubriendo relaciones entre variables médicas que faciliten una toma de decisiones más robusta», señala Juan Luis Fernández.
La nueva herramienta tiene otra capacidad, la de «seguir aprendiendo, refinándose», a medida que se le incorporan nuevos datos de otras pacientes. Además, se pueden utilizar bases de datos de varios hospitales.
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