IA de Clínica Mayo predice cáncer de páncreas tres años antes del diagnóstico

En Rochester, Minnesota, un equipo de investigadores de la Clínica Mayo ha construido una herramienta de inteligencia artificial capaz de detectar señales de cáncer de páncreas años antes de que un paciente reciba el diagnóstico. El modelo, que será presentado esta semana en el Congreso Clínico del Colegio Americano de Cirujanos en Washington, representa un avance potencial contra uno de los cánceres más letales que existen.

El cáncer de páncreas mata desproporcionadamente. Aunque representa apenas el 3 por ciento de todos los nuevos diagnósticos de cáncer en Estados Unidos, es responsable del 8 por ciento de todas las muertes por cáncer. En 2026, se registraron alrededor de 67 mil nuevos casos y 52 mil muertes. La razón de esta mortalidad brutal es simple: casi nadie lo detecta a tiempo. Menos de uno de cada cinco pacientes recibe un diagnóstico temprano, cuando el cáncer aún es potencialmente curable. Cuando se descubre tarde, la supervivencia se mide en meses, no en años.

Cornelus Thiels, oncólogo quirúrgico que encabeza el proyecto, explica que el cáncer de páncreas se desarrolla lentamente, durante cinco a siete años, pero los síntomas visibles no aparecen hasta que es demasiado tarde para intervenir. Un cribado universal no es viable. Así que su equipo se propuso construir un modelo de inteligencia artificial que pudiera identificar a las personas con mayor riesgo, permitiendo una vigilancia más cercana antes de que los síntomas emerjan.

El modelo fue entrenado con datos de 6 mil 66 pacientes que desarrollaron cáncer de páncreas y 33 mil 396 controles sin la enfermedad. Los investigadores utilizaron historiales médicos completos que abarcaban entre 7,5 y 19 años, combinando información detallada del expediente electrónico de cada paciente con resultados de análisis de laboratorio rutinarios realizados durante una década o más. El objetivo era encontrar patrones sutiles, cambios pequeños en los números que un médico podría pasar por alto pero que la máquina pudiera reconocer como señales tempranas.

Los resultados son notables. Cuando se evaluó la capacidad del modelo para predecir cáncer de páncreas tres años antes del diagnóstico, alcanzó una puntuación de 0,853 en la escala de discriminación, donde 1,0 es la perfección y 0,5 es apenas mejor que lanzar una moneda. El modelo también minimizó los falsos positivos, lo que significa que cuando identificaba a alguien con riesgo, generalmente estaba en lo correcto. Chris Varghese, científico de datos quirúrgicos en el equipo, señala que cuando el modelo predecía un riesgo superior al 50 por ciento, había una probabilidad del 88 por ciento de que la persona fuera diagnosticada con cáncer de páncreas dentro de un año.

Lo que hace que este trabajo sea particularmente promisorio es su potencial para ser implementado ampliamente. Varghese enfatiza que el modelo utiliza datos que se recopilan de forma casi universal en los sistemas hospitalarios de todo el mundo: análisis de sangre de rutina, información del historial médico. Si funciona en validaciones futuras, podría ser adaptado en prácticamente cualquier hospital, en cualquier país.

Por ahora, el equipo está en fase de validación. Están ejecutando el modelo de forma prospectiva en la Clínica Mayo, observando pacientes nuevos en tiempo real para confirmar que las predicciones se sostienen. También planean validarlo en sistemas hospitalarios externos, fuera de Mayo, para asegurar que funciona más allá de su entorno original. Además, están desarrollando versiones más sofisticadas del modelo, arquitecturas de aprendizaje automático más avanzadas que parecen mejorar aún más el desempeño. El trabajo apenas comienza, pero la dirección es clara: si se confirma, esta herramienta podría cambiar el destino de miles de pacientes cada año.