Los cambios precancerosos en las células del esófago, una condición conocida como esófago de Barrett, son un factor de riesgo para el cáncer de esófago.
El esófago de Barrett es causado por la enfermedad por reflujo gastroesofágico (ERGE), que ocurre cuando el ácido del estómago regresa constantemente al esófago, irritando el revestimiento del esófago.
Los expertos recomiendan el cribado para personas que tienen múltiples factores de riesgo para el esófago de Barrett, pero a pesar de la disponibilidad de herramientas mínimamente invasivas, las tasas de detección para el esófago de Barrett son bajas. El Dr. Prasad Iyer, gastroenterólogo e investigador de Mayo Clinic en Phoenix, Arizona, está trabajando para cambiar eso.
El Dr. Iyer y un equipo de investigadores han desarrollado y probado una herramienta que utiliza inteligencia artificial (IA) para predecir el riesgo de tener cáncer de esófago y esófago de Barrett, basándose en datos de una gran base de datos de registros electrónicos de salud anónimos. Los resultados de este estudio fueron publicados en Clinical and Translational Gastroenterology en 2023.
El doctor Iyer y su equipo utilizaron un modelo de IA desarrollado en base a registros electrónicos de salud anónimos de 6 millones de pacientes de Mayo Clinic para crear una herramienta de predicción de riesgos que puede determinar el riesgo de tener cáncer de esófago y esófago de Barrett en al menos un año antes del diagnóstico.
La herramienta de predicción de riesgos puede integrarse en un registro electrónico de salud y, cuando corresponda, pedirle al profesional de la salud que considere el cribado del paciente para detectar el esófago de Barrett.
Según las notas clínicas, de endoscopia, de laboratorio y de patología en los registros electrónicos de salud, los investigadores identificaron a 8.476 personas con esófago de Barrett, 1.539 personas con cáncer de esófago y 252.276 personas en el grupo de control. Utilizaron estos grupos para desarrollar modelos predictivos para la herramienta de predicción de riesgos.
Los resultados del estudio demostraron que los modelos predictivos de la herramienta mostraron un nivel de precisión elevado:
- La herramienta predijo el esófago de Barrett con un 76% de sensibilidad (proporción de muestras correctamente identificadas como negativas), un 76% de especificidad (proporción de muestras correctamente identificadas como positivas) y un área bajo la curva de operación del receptor (AUROC, por su sigla en inglés) de 0,84. AUROC es una métrica utilizada para medir la calidad de las predicciones producidas por un modelo de IA. Varía de 0 a 1, siendo 1 de la más alta calidad.
- La herramienta predijo el cáncer de esófago con una sensibilidad del 84%, una especificidad del 70% y una AUROC de 0,84.
- La herramienta también identificó factores de riesgo conocidos para el esófago de Barrett y el cáncer de esófago, así como nuevos factores de riesgo a considerar, que incluyen la enfermedad de las arterias coronarias, niveles de triglicéridos y niveles de electrolitos.
“Esta herramienta puede integrarse en el registro electrónico de salud, combinarse con una herramienta de detección mínimamente invasiva (no endoscópica) y ser utilizada por profesionales de la salud en atención primaria”, dice.
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