Un innovador estudio con IA liderado por el Infanta Leonor mejora el diagnóstico precoz de cáncer
El Hospital Universitario Infanta Leonor, integrado en la red sanitaria pública de la Comunidad de Madrid, encabeza un innovador estudio que marca un hito en la aplicación de la inteligencia artificial en la medicina preventiva.
Se trata del proyecto CLOVER, un estudio multicéntrico que ha logrado desarrollar un modelo predictivo basado en técnicas de machine learning (aprendizaje automático) para detectar cáncer oculto en pacientes que han sufrido un evento tromboembólico venoso (TEV).
La investigación, publicada recientemente en la prestigiosa revista científica Medicina —clasificada en el cuartil 1 del área médica—, ha contado con la participación de los hospitales universitarios de Fuenlabrada y 12 de Octubre, y se perfila como un avance clave para mejorar la detección precoz del cáncer en contextos clínicos de alto riesgo.
Una herramienta con gran potencial diagnóstico
El estudio incluyó los datos clínicos de 815 pacientes atendidos entre 2005 y 2021 en los hospitales Infanta Leonor y Fuenlabrada. A través del análisis de 121 variables clínicas, se diseñó un algoritmo predictivo que finalmente integró 15 factores clave —como edad, sexo, presión arterial, niveles de dímero-D o hemoglobina— para calcular el riesgo de cáncer oculto entre los 30 días y 24 meses después del evento trombótico.
Durante el seguimiento, el 6,9% de los pacientes fueron diagnosticados de cáncer no conocido previamente, siendo los más frecuentes el de próstata, pulmón y gastrointestinal en hombres, y el gastrointestinal, de mama y hematológico en mujeres. Preocupantemente, casi el 40% de los casos fueron detectados en fases avanzadas, lo que subraya la importancia de herramientas como ésta para una intervención más temprana.
Con una especificidad del 94%, el nuevo modelo supera ampliamente la precisión de los métodos pronósticos tradicionales basados en análisis multivariantes, que hasta ahora han demostrado un rendimiento clínico limitado. Esta fiabilidad diagnóstica permite no solo una mayor detección precoz, sino también una mejor selección de pacientes que necesitan pruebas oncológicas más exhaustivas, evitando estudios innecesarios y reduciendo costes sanitarios.
Un avance con impacto en la calidad de vida
En este trabajo conjunto han participado los servicios de Medicina Interna y Anatomía Patológica del Hospital Infanta Leonor, coordinador principal del estudio, además de profesionales de los hospitales de Fuenlabrada y 12 de Octubre. En los próximos meses, se realizará una validación externa del modelo en diferentes centros hospitalarios, paso imprescindible para su futura implementación a nivel clínico.
El modelo CLOVER ha sido reconocido en la segunda edición de los Premios Ennova Health, otorgados por Diario Médico y Correo Farmacéutico, que destacan iniciativas digitales en salud que aportan valor, mejoran la sostenibilidad del sistema y aumentan la calidad de vida del paciente.
Inteligencia artificial y cáncer: una nueva era en la medicina preventiva
Este avance refuerza el papel de la inteligencia artificial como aliada estratégica en el diagnóstico precoz de enfermedades graves como el cáncer, especialmente en pacientes con factores de riesgo elevados como los eventos tromboembólicos venosos. La capacidad del modelo para procesar grandes volúmenes de datos clínicos y generar predicciones fiables supone un paso decisivo hacia una medicina más personalizada, eficiente y preventiva.