La inteligencia artificial (IA) ha entrado en el debate público por todo lo alto, pero los investigadores llevan tiempo estudiando su potencial para transformar la atención a las personas con cáncer y mejorar los resultados de los pacientes. En el Congreso ESMO 2023 en Madrid (España), del 20 al 24 de octubre habrá sesiones específicas centradas en la IA ^(1,2) para dar a conocer los avances que se han hecho en términos de métodos de computación avanzados aplicados a la oncología.

La Ley de Amara dice que tendemos a sobreestimar el impacto inmediato de la tecnología y subestimar sus efectos a largo plazo. No obstante, como sucede con cualquier área de conocimiento relacionada con la salud humana, es necesario añadir cierta precaución al entusiasmo y, por lo tanto, nuevas tecnologías como la IA, el aprendizaje automático y el análisis de grandes cantidades de datos (‘big data’) se están incorporando de manera más lenta y con más precauciones que en otros sectores. Los ejemplos de su aplicación en la práctica clínica hasta ahora se limitan a la clasificación (triaje) de imágenes de biopsias, mamografías y tomografías computarizadas (CT, por sus siglas en inglés) de pulmón usadas para realizar cribados de pacientes en función de la presencia de tumores, así como a algunas áreas de la investigación sobre el cáncer. No obstante, la implementación de estas tecnologías en la investigación oncológica y la práctica clínica más extendidas está lejos de ser homogénea, lo cual indica que existen barreras que pueden ralentizar su adopción y los beneficios que podrían aportar en los procesos de investigación y los cuidados del cáncer, incluyendo prevención, cribado y rutas de atención.

Aprovechar el potencial de la IA para mejorar la detección del cáncer

A partir de un estudio cualitativo presentado en el Congreso ESMO 2023 ^(3), que explora el potencial de las tecnologías basadas en IA para mejorar la obtención de imágenes, el diagnóstico y los retrasos en el área de oncología en siete países europeos, la Dra. Raquel Pérez-López, radióloga del Instituto de Oncología Val d’Hebron de Barcelona, considera que las guías existentes sobre cribado y diagnóstico del cáncer, que están bien definidas, no se aplican de forma homogénea dentro de Europa, por razones que pueden incluir tanto aspectos económicos como culturales.

Pérez-López vio el potencial de las soluciones digitales emergentes para intervenir desde la base de la organización y anteponer el cribado de los pacientes a partir de sus historias clínicas. “Ya existen plataformas basadas en IA que permiten el análisis de datos recogidos de forma habitual en las historias clínicas electrónicas y en las unidades de imagen, y que podrían contribuir a los programas de prevención y cribado identificando a los individuos en riesgo de desarrollar la enfermedad, pero estos recursos están siendo infrautilizados”, ha declarado Pérez-López, quien atribuye este fenómeno a la ausencia de un marco legal para que los datos de los pacientes sean utilizados en estos procesos.

Controlar la IA para potenciar la investigación en el mundo real

Aplicaciones menos tangibles, pero igualmente importantes de los métodos de computación avanzados están transformado algunas áreas de la investigación en oncología. En el campo de la genética del cáncer, por ejemplo, muchas de las mutaciones incluidas en los estudios genómicos modernos se emplean para identificar a los pacientes adecuados para recibir terapias dirigidas empleando herramientas de IA que comparan los perfiles genéticos de cientos de miles de personas y elaboran predicciones sobre la función de estas mutaciones en el riesgo de desarrollar cáncer. Estas tecnologías se han empezado a usar también recientemente de forma más extendida para analizar diversos tipos de datos incluidos en estudios de evidencia obtenida en el mundo real, que están ganando terreno como un medio de generar evidencia en campos como el de los cánceres raros, en los que no es posible realizar ensayos clínicos aleatorizados tradicionales, o para acercar los resultados de los ensayos clínicos y los resultados de los pacientes en la práctica clínica, entre los cuales se observan diferencias frecuentemente.

No es casual que la reciente publicación de la ‘ESMO Guidance for Reporting Oncology real-World evidence (GROW)’ ⁽⁴⁾, desarrollada para orientar las publicaciones científicas en este campo, también aborden el asunto de las tecnologías basadas en IA. En particular, la guía ESMO-GROW tiene como objetivo armonizar las prácticas de la investigación oncológica proporcionando recomendaciones detalladas sobre las pruebas y pasos de validación necesarios para presentar datos obtenidos en el mundo real de forma precisa y transparente. Entre esas recomendaciones se incluyen consideraciones relacionadas con el empleo de algoritmos de IA para el análisis de datos en estudios sobre mundo real, una inclusión necesaria para plasmar todas las consideraciones relevantes y específicas al área de oncología y adelantarse a los avances que se presenten en el futuro.

“En el futuro próximo, podremos ver cómo las herramientas de IA transforman el procesamiento de datos dentro de los sistemas de información de los hospitales y de las historias clínicas haciendo posible que los médicos estructuren notas sin texto y obtengan resúmenes de grandes cantidades de información presionando un botón, lo cual facilitará en gran medida la obtención de datos del mundo real de las historias clínicas para generar nuevo conocimiento en la investigación”, ha declarado el Dr. Rodrigo Dienstmann, redactor jefe de la revista ESMO Real World Data and Digital Oncology y Director de Oncoclínicas Precision Medicine en Sao Paulo (Brasil), explicando además que el documento aborda este probable escenario en el cual los datos empleados para investigar ya no serán recogidos ni estructurados por expertos, sino procesados y resumidos por una máquina.

“Adoptar un método estándar para evaluar las tecnologías basadas en IA con el mismo grado de fiabilidad con el cual se evalúan los medicamentos en los ensayos clínicos será crucial para aprovechar al máximo sus beneficios, a la vez que se garantiza que su adopción no incrementa el riesgo de distorsiones que podría causar desigualdad en la atención a los pacientes”, ha puntualizado Dienstmann.

Implementando la oncología digital en la práctica

La investigación en el mundo real impulsada por el análisis de datos avanzado está siendo cada vez más habitual en los ensayos clínicos, algo que también está empezando a extenderse entre las agencias reguladoras que lo emplean en los procesos de autorización de nuevos medicamentos. Por lo tanto, la capacidad de interpretar con precisión este tipo de evidencia será una habilidad esencial para todos los profesionales de la oncología en el futuro. La revista ESMO Real World Data and Digital Oncology es una nueva plataforma revisada por pares en abierto dedicada a la publicación de ciencia y formación de alta calidad sobre la transformación de la atención en cáncer con tecnologías digitales y del mundo real.

Según Dienstmann, los oncólogos -como grupo- no están preparados para esta evolución y tiene necesidades formativas que van a crecer en la misma medida en que lo haga la IA a los flujos de trabajo clínicos. “Hay mucha aprensión sobre el impacto que la IA tendrá en la profesión cuando las máquinas superen a los médicos en algunas de sus tareas tradicionales y repetitivas”, cuenta. “Necesitamos formar a los médicos para que empleen estas herramientas con inteligencia y confianza a partir de una comprensión clara de sus valores y de sus limitaciones, para que las máquinas y las personas puedan conseguir, trabajando juntos, mejores resultados de los que obtendrían por separado. ESMO Real World Data and Digital Oncoogy va a ser una fuente para que los médicos se enfrenten a la incorporación de la oncología digital en su práctica habitual”.

Nota a los editores

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Referencias

1 La sesión especial “Artificial Intelligence in Prognostication” será presidida por Sanjay Aneja y Anne Vincent-Salomon el lunes 23 de octubre, de 14:45 a 16:15 CEST en el Auditorio de Granada - Sala 3

2 La sesión educativa “Do we enter a new era of oncology with big data and artificial intelligence?” será moderada por Rudolf S. Fehrmann y James McKay el sábado 21 de octubre, 10:15 - 11:45 CEST en el Auditorio de Cádiz – NCC

3 Abstract 1218P ‘Exploring cancer care pathways in seven European countries: Identifying obstacles and opportunities for the role of artificial intelligence’ será presentado por Shereen Nabhani durante la exhibición de posters in situ, el domingo 22 de octubre de 2023 en el Congreso ESMO 2023.

4 Castelo-Branco L y col. “ESMO Guidance for Reporting Oncology real-World evidence (GROW)". ESMO Real World Data & Digital Oncol 2023; 1: 10.1016/j.esmorw.2023.10.001; and Ann Oncol 2023; 34: 10.1016/j.annonc.2023.10.001

Fuente: BERBÉS

Abstract 1218P

EXPLORING CANCER CARE PATHWAYS IN SEVEN EUROPEAN COUNTRIES: IDENTIFYING OBSTACLES AND OPPORTUNITIES FOR THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE.

S. Nabhani1, R. Kayyali1, A. Charalambous2, M. Lavdaniti3, E.A. Stalika4, T. Ajami5, W. Acampa6, J. Boban7, L. Zacharias1, I. Hesso1

1Pharmacy And Chemistry, Kingston University London - Penrhyn Road Campus, Kingston upon Thames/UNITED KINGDOM, 2Nursing Science, Cyprus University of Technology - Nursing Science, Limassol/CYPRUS, 3Nursing Department, IHU - International Hellenic University, Thermi/GREECE, 4Lab Of Medical Informatics, Aristotelio Thassaloniki, Thessaloniki/GREECE, 5Urology, IDIBAPS - Fundació de Recerca Clinic Barcelona - Institut d'Investigacions Biomediques August Pi i Sunyer, Barcelona/SPAIN, 6Advanced Biomedical Science, University of Naples Federico II, Napoli/ITALY, 7Radiology, University of Novi Sad - Faculty of Medicine, Novi Sad/SERBIA

Background: Cancer is considered a leading cause of mortality and morbidity worldwide. This study constitutes one part of the user requirement definition of INCISIVE EU project. The project has been designed to explore the full potential of artificial intelligence (AI)-based technologies in cancer imaging. The study aimed to map cancer care pathways (breast, prostate, colorectal and lung cancers) across INCISIVE partner countries, and identify obstacles within these pathways.

Methods: A qualitative research approach employing email interviews was used. A purposive sampling strategy was employed to recruit ten oncology specialised healthcare professionals from INCISIVE partner countries: Greece, Cyprus, Spain, Italy, Finland, United Kingdom (UK) and Serbia. Data was collected between December 2020 and April 2021. Data was entered into Microsoft Excel spreadsheet to allow content and comparative analysis. Appropriate ethical approval was obtained for this study.

Results: Delays in the diagnosis and treatment of cancer was evident from all the pathways studied. With the exception of the UK, none of the countries studied had official national data regarding delays in cancer diagnosis and treatment. There was a considerable variation in the availability of imaging and diagnostic services across the seven countries that were analysed. Several concerns were also noted for national screening for the four investigated cancer types.

Conclusions: Delays in the diagnosis and treatment of cancer remain challenging issues that need to be addressed. To effectively address these challenges, it is crucial to have a systematic reporting of diagnostic and therapeutic delays in all countries. Proper estimation of the magnitude of the problem is essential, as no problem can be effectively tackled without an accurate understanding of its magnitude. Our findings also support the orientation of the current policies towards early detection and wide scale adoption and implementation of cancer screening, through research, innovation, and technology. Technologies involving AI can have a great potential to revolutionise cancer care delivery.

Clinical trial identification: Editorial acknowledgement:

Legal entity responsible for the study: INCISIVE CONSORTIUM 

Funding: Foundation or academic group WITHOUT funding from a pharma, biotech, or other commercial company- EU HORIZION 2020

Disclosure: All authors have declared no conflicts of interest.