Herramienta móvil de apoyo a la toma de decisiones en el tratamiento del cáncer de vejiga basada en la Inteligencia Artificial

Abstract

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito de la salud plantea desafíos complejos, especialmente en el contexto del cáncer de vejiga, una enfermedad prevalente en adultos mayores de 50 años. A pesar de la existencia de varias aplicaciones y calculadoras web que respaldan el diagnóstico y tratamiento de esta enfermedad, hay una brecha en la implementación de la IA en aplicaciones móviles con funcionalidades similares. Este trabajo se centra en el desarrollo de una aplicación móvil basada en IA destinada a proporcionar apoyo a los urólogos en la toma de decisiones durante el tratamiento del cáncer de vejiga. La aplicación utilizará 3 modelos predictivos entrenados con algoritmos de aprendizaje automático para predecir valores críticos como recidiva, número de recidiva, progresiva, exitus y evolución desfavorable, que ofrecen información esencial al urólogo sobre la evolución del paciente en relación con el tratamiento suministrado. Además, la aplicación permitirá a los pacientes acceder a su historial clínico y seguir los cambios que experimenta a lo largo de su evolución. La propuesta no solo se enfoca en el respaldo a la toma de decisiones médicas, sino también busca empoderar a los pacientes al proporcionar información relevante sobre su salud. Con el tiempo, se espera que esta aplicación no solo mejore la eficiencia de los profesionales de la salud en el manejo del cáncer de vejiga, sino que también contribuya a una mayor participación y comprensión por parte de los pacientes en su propio proceso de atención médica.

The integration of Artificial Intelligence (AI) in healthcare poses complex challenges, especially in the context of bladder cancer, a disease prevalent in adults over the age of 50. Despite the existence of several web applications and calculators that support the diagnosis and treatment of this disease, there is a gap in the implementation of AI in mobile applications with similar functionalities. This work focuses on the development of an AI-based mobile application aimed at providing decision support to urologists during bladder cancer treatment. The application will use 3 predictive models trained with machine learning algorithms to predict critical values such as recurrence, number of recurrences, progression, exitus and unfavorable evolution, which provide essential information to the urologist about the patient's evolution in relation to the treatment provided. In addition, the application will allow patients to access their clinical history and follow the changes they experience throughout their evolution. The proposal not only focuses on supporting medical decision making, but also seeks to empower patients by providing relevant information about their health. Over time, it is hoped that this application will not only improve the efficiency of healthcare professionals in the management of bladder cancer, but also contribute to greater participation and understanding by patients in their own healthcare process.