Investigadores de University of Surrey, desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial (IA) para predecir los síntomas del cáncer y su gravedad durante el tratamiento de las personas. Se trata de un sistema de aprendizaje automático capaz de predecir la gravedad de los síntomas comunes.
El modelo tiene la habilidad para determinar con precisión qué tan grave es la depresión, ansiedad y trastornos del sueño, que presentan los pacientes con cáncer. Estos son los síntomas más asociados con la reducción de la calidad de vida de las personas.
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Ayudaría a manejar síntomas del cáncer
Mediante la recopilación de síntomas experimentados por los pacientes durante su tratamiento, los investigadores desarrollaron algoritmos de aprendizaje. Gracias a los datos sobre los síntomas, se pudo programar el aprendizaje automático para predecir cuándo surgen.
A partir de ello, se encontró que los indicios informados
por el modelo de IA fueron muy similares a los que se presentaron en las
personas.
Según el estudio publicado en Plos One, la atención correcta de los síntomas es un componente muy importante en el tratamiento del cáncer. En este sentido, las herramientas tecnológicas son de gran utilidad para personalizar la atención de manera eficiente y oportuna.
El propósito de los investigadores fue encontrar una manera de identificar a los pacientes de alto riesgo desde antes de que inicien su tratamiento. Por lo que utilizaron técnicas de aprendizaje automático que pudiera resultar en un manejo individual de los síntomas, de acuerdo con el perfil del enfermo.
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Avances en beneficio de las personas
De acuerdo con los expertos, el modelo podría ayudar a los médicos a identificar pacientes de alto riesgo. Asimismo ofrecer la atención adecuada ante los síntomas, además de diseñar una forma de prevenir y manejarlos, así como para mejorar la calidad de vida del paciente.
En conclusión, los expertos esperan que este desarrollo sea una solución eficaz con impacto positivo en el bienestar de las personas. De modo que se puedan realizar intervenciones adecuadas y se eviten resultados perjudiciales.
