ModGraProDep es un sistema innovador que, mediante la inteligencia artificial y el diseño de modelos probabilísticos, mejora la predicción de indicadores de supervivencia en enfermos de cáncer de mama. Este estudio, publicado en la revista Artificial Intelligence in Medicine, ha sido dirigido por Ramon Clèries, profesor del Departamento de Ciencias Clínicas de la Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud de la Universidad de Barcelona (UB) y miembro del Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL).
El nuevo trabajo ha sido desarrollado por un amplio equipo de expertos en epidemiología, oncología y gestión de datos del Plan Director de Oncología-IDIBELL, la Universidad de Barcelona (UB), la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), el Instituto Catalán de Oncología (ICO), el Instituto de Investigación Biomédica de Girona (IDIBGI), la Universidad de Girona (UdG), la Universidad de Alicante (UA), el CIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), el Instituto de Salud Carlos III, el Hospital Universitario Sant Joan de Reus, el Servicio de Oncología Médica del Hospital Josep Trueta de Girona, los Registros de Cáncer de Girona y Tarragona, y la entidad MC Mutual.
Modelitzación matemática: nuevas fronteras en la lucha contra el cáncer
Predecir la supervivencia de los enfermos es un elemento decisivo para evaluar futuros escenarios de evolución en los pacientes de cáncer y valorar tratamientos. Sin embargo, a menudo esta información se tiene que estimar mediante modelos matemáticos, ya que no existe una población muestral suficiente para calcular estos indicadores clínicos de manera específica.
Esta nueva metodología ModGraProDep (ModelingGraphicalProbabilistcDependencies) ha impulsado dos estudios coordinados por la profesora Mireia Vilardell, del Departamento de Genética, Microbiología y Estadística de la Facultad de Biología UB, y la investigadora María Buxó, del IDIBGI. En el primer estudio, ModGraProDep permite simular una población de pacientes de cáncer, a partir de una base de datos reales, para identificar posibles nuevos patrones y calcular indicadores (por ejemplo, la supervivencia de un paciente en función de sus características). En el segundo estudio, ModGraProDep es capaz de predecir y asignar valores (de manera probabilística) a variables de las que no se había podido recoger información.
El equipo científico también ha diseñado una aplicación web, de gran interés clínico en el ámbito de la oncología, que permite obtener una predicción, hasta un máximo de veinte años, de indicadores de supervivencia y riesgo de mortalidad por cada paciente.