Aprovechamiento del aprendizaje automático para la detección temprana del cáncer en la atención primaria

Se publicó un nuevo artículo editorial en oncocienciatitulado «Transformar la detección temprana del cáncer en la atención primaria: aprovechar el poder del aprendizaje automático».

El cáncer sigue siendo una importante carga para la salud mundial, y la detección temprana juega un papel crucial en la mejora de los resultados de los pacientes. Los entornos de atención primaria sirven como guardianes de primera línea, brindando una oportunidad para la detección temprana a través de la evaluación de síntomas y la detección dirigida. Sin embargo, detectar el cáncer en etapa temprana e identificar a las personas con alto riesgo puede ser un desafío debido a la complejidad y sutileza de los síntomas.

La naturaleza desafiante de la detección temprana se pone de manifiesto por los errores de diagnóstico en la atención primaria, siendo el cáncer uno de los diagnósticos más frecuentes omitidos o retrasados. En los últimos años, la aparición de técnicas de aprendizaje automático (ML) se ha mostrado prometedora para revolucionar los esfuerzos de detección temprana. En este nuevo editorial, los investigadores Elinor Nemlander, Marcela Ewing, Axel C. Carlsson y Andreas Rosenblad del Instituto Karolinska y el Centro Académico de Atención Primaria de la Salud de la Región de Estocolmo exploran el potencial de ML para mejorar la detección temprana del cáncer en la atención primaria.

«ML tiene el potencial de transformar la detección temprana del cáncer en la atención primaria al aprovechar una gran cantidad de datos de pacientes y mejorar la estratificación del riesgo y la precisión del diagnóstico previo, con la esperanza de salvar vidas. Sin embargo, la implementación responsable y equitativa de los modelos de ML requiere una cuidadosa atención a las consideraciones éticas, la colaboración y la validación entre diversas poblaciones», dicen los autores.

Proporcionado por Impact Journals LLC