Un equipo de investigadores de la Universidad de Zaragoza ha desarrollado una herramienta digital basada en modelos físicos y técnicas de inteligencia artificial (IA) para mejorar el seguimiento del cáncer de próstata. Esta innovación permite reconstruir cómo crece el tumor a lo largo del tiempo utilizando data de resonancia magnética y niveles de PSA en sangre, ofreciendo una opción más precisa y personalizada para el control de esta enfermedad.
Innovación en el Seguimiento del Cáncer de Próstata
Desarrollo de la Herramienta
El Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A) de la Universidad de Zaragoza ha creado un software que combina modelos físicos, representando el crecimiento tumoral y la migración de PSA a la sangre, con algoritmos de inteligencia artificial. Estos algoritmos aprenden la dinámica específica del crecimiento tumoral de cada paciente, considerando diversos factores y análisis de sangre.
Publicación y Validación
El trabajo ha sido publicado en la revista NPJ Digital Medicine y se titula ‘Physics-informed machine learning digital twin for reconstructing prostate cancer tumor growth via PSA tests’. La herramienta se ha probado con éxito en pacientes reales por más de dos años y medio, obteniendo errores en la estimación del tamaño del tumor que varían entre 0,8% y 12,28%.
Ventajas de la Herramienta Digital
Detección de Crecimiento «Oculto»
Se ha observado que en ciertos casos, el tumor puede crecer sin un aumento significativo en los niveles de PSA, un fenómeno que no es detectable con los métodos convencionales. La herramienta de aprendizaje automático permite identificar estos casos, proporcionando un seguimiento más efectivo y personalizado.
Apoyo en la Toma de Decisiones Médicas
El sistema no solo mejora la comprensión del crecimiento tumoral a partir del PSA sino que también puede sugerir a los médicos el momento óptimo para realizar procedimientos diagnósticos adicionales, como biopsias, mejorando así los protocolos de atención.
Consejos para Emprendedores y Negocios en Salud Digital
- Innovar en la Personalización: Desarrollar herramientas que permitan tratamientos y diagnósticos más personalizados.
- Integrar Tecnologías Avanzadas: Utilizar IA y modelos físicos para mejorar la precisión de las soluciones médicas.
- Fomentar la Colaboración Interdisciplinaria: Trabajar conjuntamente con especialistas de diversas áreas para enriquecer las investigaciones y desarrollos.
- Priorizar la Validación Clínica: Asegurarse de que los productos sean validados en entornos clínicos para garantizar su efectividad y seguridad.
- Educar al Mercado: Informar y educar al público y a los profesionales médicos sobre los beneficios y funcionamientos de las nuevas tecnologías.
Conclusiones
La nueva herramienta desarrollada por la Universidad de Zaragoza representa un avance significativo en el seguimiento del cáncer de próstata, ofreciendo un método más preciso, personalizado y predictivo utilizando técnicas de inteligencia artificial y modelado físico. Esta innovación no solo mejora la capacidad de monitoreo de los tumores sino que también puede transformarse en un estándar para tratamientos más efectivos y ajustados a las necesidades individuales de los pacientes, marcando un futuro prometedor para la gestión del cáncer de próstata.