Para desarrollar modelos predictivos capaces de individualizar el pronóstico de cada paciente se suelen usar modelos de regresión, aunque la inteligencia artificial (IA) aporta posibilidades prometedoras. Un reciente estudio, del que es coautor el médico mallorquín Francisco Kovacs, ha comparado el acierto del pronóstico establecido usando modelos de regresión tradicional con el obtenido mediante seis algoritmos de inteligencia artificial, al analizar la evolución de 3.001 pacientes españoles con dolor de cuello atendidos en la práctica clínica rutinaria de la sanidad pública, concertada y privada en once comunidades autónomas. El estudio ha sido publicado en la revista European Spine Journal. Los distintos métodos coincidieron en los principales factores que identificaron como útiles para predecir la evolución de los pacientes: la duración del dolor, algunos hallazgos radiológicos, que el paciente siga trabajando o no, y que sea tratado o no mediante intervención neurorreflejoterápica.
El peso de cada uno de esos factores en el pronóstico varió ligeramente según el método utilizado, encontrándose también ligeras variaciones en el rendimiento entre los seis algoritmos de Inteligencia Artificial. Sin embargo, la capacidad de los modelos para diferenciar pacientes que mejoran en su dolor de cuello, dolor irradiado y grado de incapacidad, es muy similar en ambos métodos. Basándose en los tradicionales, se ha desarrollado una aplicación informática de acceso libre y gratuito que permite que cada paciente calcule la probabilidad de mejorar que tiene en su caso concreto, y vea cómo se modifica esa probabilidad en función del tratamiento que se le aplique. Para el doctor Francisco Kovacs, «es esencial identificar precozmente a los pacientes con peor pronóstico, y aplicarles el tratamiento que en su caso resulta óptimo. Es posible que en el futuro la inteligencia artificial permita mejorar la precisión».
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