Dos nuevos algoritmos de predicción para mejorar el diagnóstico precoz del cáncer en AP
Profesión cristinaff@uni… Jue, 08/05/2025 - 08:00 Reino Unido El Sistema Nacional de Salud del Reino Unido (National Health Service -NHS-) utiliza algoritmos de predicción, como las puntuaciones QCancer, para combinar la información pertinente de los datos de los pacientes e identificar a las personas consideradas de alto riesgo de padecer un cáncer aún no diagnosticado. Esto permite a los médicos de Familia y a los especialistas ponerse en contacto con sus pacientes para que se sometan a más pruebas. El uso de este método, integrado en los sistemas informáticos de atención primaria para uso durante las consultas, se puso en marcha dentro de la estrategia contra el cáncer de este país para lograr diagnosticar el 75% de los tumores en una etapa temprana y curable. En 2020, más de la mitad de los cánceres ya habían sido diagnosticados, sin embargo, aún quedaba camino y trabajo por hacer para alcanzar ese 75% en 2028.Ahora, investigadoras de la Universidad Queen Mary de Londres y de la Universidad de Oxford han utilizado las historias clínicas electrónicas anónimas de más de 7,4 millones de adultos de entre 18 y 84 años en Inglaterra y han validado dos nuevos algoritmos mucho más sensibles que los modelos existentes, que podrían mejorar la toma de decisiones clínicas y, potencialmente, el diagnóstico precoz del cáncer. Los resultados de este trabajo se publican en Nature Communications.El primero de los algoritmos, según detallan las investigadoras en el artículo, "incorpora múltiples predictores, como edad, sexo, privación, tabaquismo, alcoholismo, antecedentes familiares, diagnósticos médicos y síntomas (tanto generales como específicos del cáncer). El segundo, además, incluye análisis de sangre de uso común (hemograma completo y pruebas de función hepática)".Además de la información sobre la edad del paciente, sus antecedentes familiares, diagnósticos médicos, síntomas y estado general de salud, los nuevos algoritmos incorporaron los resultados de siete análisis de sangre rutinarios (que miden el recuento sanguíneo completo de una persona y comprueban la función hepática) como biomarcadores para mejorar el diagnóstico precoz del cáncer. Un cribado de cáncer de pulmón reduciría la mortalidad de la patología en el Reino Unido, Los cribados de cáncer de colon se harán en AP, El cribado de cáncer de colon, una experiencia de éxito catapultada desde la farmacia Estos dos nuevos algoritmos parecen predecir con mayor exactitud las probabilidades de que un paciente padezca un cáncer todavía sin diagnosticar, inc Investigadoras de la Universidad Queen Mary de Londres y de la Universidad de Oxford validan este modelo, que predice hasta 15 tipos de cáncer, para usarse en primaria. Off C. Ruiz Medicina Familiar y Comunitaria Oncología Off
El Sistema Nacional de Salud del Reino Unido (National Health Service -NHS-) utiliza algoritmos de predicción, como las puntuaciones QCancer, para combinar la información pertinente de los datos de los pacientes e identificar a las personas consideradas de alto riesgo de padecer un cáncer aún no diagnosticado.
Esto permite a los médicos de Familia y a los especialistas ponerse en contacto con sus pacientes para que se sometan a más pruebas. El uso de este método, integrado en los sistemas informáticos de atención primaria para uso durante las consultas, se puso en marcha dentro de la estrategia contra el cáncer de este país para lograr diagnosticar el 75% de los tumores en una etapa temprana y curable. En 2020, más de la mitad de los cánceres ya habían sido diagnosticados, sin embargo, aún quedaba camino y trabajo por hacer para alcanzar ese 75% en 2028.
Ahora, investigadoras de la Universidad Queen Mary de Londres y de la Universidad de Oxford han utilizado las historias clínicas electrónicas anónimas de más de 7,4 millones de adultos de entre 18 y 84 años en Inglaterra y han validado dos nuevos algoritmos mucho más sensibles que los modelos existentes, que podrían mejorar la toma de decisiones clínicas y, potencialmente, el diagnóstico precoz del cáncer. Los resultados de este trabajo se publican en Nature Communications.
El primero de los algoritmos, según detallan las investigadoras en el artículo, "incorpora múltiples predictores, como edad, sexo, privación, tabaquismo, alcoholismo, antecedentes familiares, diagnósticos médicos y síntomas (tanto generales como específicos del cáncer). El segundo, además, incluye análisis de sangre de uso común (hemograma completo y pruebas de función hepática)".
Además de la información sobre la edad del paciente, sus antecedentes familiares, diagnósticos médicos, síntomas y estado general de salud, los nuevos algoritmos incorporaron los resultados de siete análisis de sangre rutinarios (que miden el recuento sanguíneo completo de una persona y comprueban la función hepática) como biomarcadores para mejorar el diagnóstico precoz del cáncer.
