La Clínica Mayo acelera la IA oncológica: su modelo REDMOD detecta cáncer de páncreas hasta 3 años antes
Un modelo de IA desarrollado por la Mayo Clinic triplica la detección de radiólogos. REDMOD, logró detectar signos de cáncer de páncreas en tomografías abdominales de rutina hasta tres años antes del diagnóstico clínico, identificando el 73% de los casos prediagnósticos.
Un modelo de IA desarrollado por la reconocida ONG y cadena de hospitales conocidos como Mayo Clinic logró detectar signos tempranos de cáncer de páncreas en tomografías abdominales de rutina hasta tres años antes del diagnóstico clínico, identificando el 73% de los casos prediagnósticos y casi triplicando la detección de los especialistas en estudios tomados más de dos años antes.
Un algoritmo entrenado para ver lo que el ojo humano no ve
En cáncer de páncreas, el gran enemigo es el tiempo: más del 85% de los pacientes se diagnostican cuando la enfermedad ya se diseminó y la supervivencia a cinco años sigue por debajo del 15%. Frente a este panorama, un equipo de Mayo Clinic desarrolló el Radiomics-based Early Detection Model (REDMOD), un modelo de IA entrenado para leer tomografías computadas (TC) de abdomen que los radiólogos consideran normales y encontrar “la firma” del tumor cuando todavía no hay masa visible.
En el estudio publicado en la revista Gut, los investigadores analizaron cerca de 2.000 TC, incluyendo escaneos de pacientes que luego fueron diagnosticados con cáncer de páncreas, todos interpretados inicialmente como normales. REDMOD identificó el 73% de esos cánceres prediagnósticos con una mediana de unos 16 meses antes del diagnóstico, “casi el doble de la tasa de detección de los especialistas” que revisaron las mismas imágenes sin ayuda de IA.
“El mayor obstáculo para salvar vidas en cáncer de páncreas ha sido nuestra incapacidad para ver la enfermedad cuando todavía es curable”, afirmó Ajit Goenka, radiólogo y especialista en medicina nuclear de Mayo Clinic y autor principal del trabajo. “Esta IA ahora puede identificar la firma del cáncer en un páncreas que parece normal, y puede hacerlo de forma confiable en el tiempo y en distintos ámbitos clínicos”.
Radiomics, diabetes reciente y monitoreo longitudinal
REDMOD mide cientos de características cuantitativas de imagen que describen la textura y estructura del tejido pancreático, capturando cambios biológicos sutiles en etapas muy iniciales del tumor. El modelo está pensado para analizar TC que ya se obtienen por otros motivos —en particular en pacientes de alto riesgo, como personas con diabetes de reciente comienzo— y “marcar” a quienes presentan un riesgo elevado antes de que aparezca cualquier masa visible.
Una ventaja clave es que la herramienta corre de manera automática, sin preparación manual intensiva, y fue validada con TC de múltiples instituciones, equipos de imagen y protocolos, demostrando un rendimiento consistente más allá de un único centro o set de datos. En pacientes con más de una TC, las predicciones de la IA se mantuvieron estables a lo largo del tiempo, lo que respalda su uso potencial para monitoreo longitudinal en poblaciones de riesgo.
En los estudios obtenidos más de dos años antes del diagnóstico, la diferencia frente a la lectura humana fue aún más marcada: la IA detectó casi tres veces más cánceres tempranos de los que hubieran pasado inadvertidos para los especialistas.
De la validación a la práctica clínica: el estudio AI-PACED y la iniciativa Precure
Tras la validación retrospectiva, Mayo Clinic está llevando el modelo al terreno clínico a través del estudio prospectivo Artificial Intelligence for Pancreatic Cancer Early Detection (AI‑PACED). El objetivo es evaluar cómo integrar la detección guiada por IA en la atención de pacientes con riesgo elevado, combinando el análisis automatizado de imágenes de rutina con un seguimiento longitudinal para medir rendimiento, falsos positivos e impacto en resultados clínicos.
Esta línea de trabajo forma parte de Precure, la iniciativa de Mayo Clinic que busca “predecir y prevenir enfermedades identificando los cambios biológicos más tempranos en el cuerpo antes de que comiencen los síntomas”, y se alinea con su estrategia de Clinical Impact, orientada a acelerar la traslación de descubrimientos a la práctica asistencial.
En un contexto en el que el cáncer de páncreas está en camino a convertirse en la segunda causa de muerte por cáncer en Estados Unidos hacia 2030, avances como REDMOD refuerzan el interés de hospitales, aseguradoras y compañías tecnológicas por modelos de IA capaces de reutilizar las imágenes ya disponibles para detección temprana, un segmento que promete redefinir tanto la práctica de la radiología como la inversión en innovación oncológica en los próximos años.
