La IA y los problemas difíciles del mundo · Medicina y descubrimiento de fármacos · Nature (computational biology) · 2026-10-26
Modelo de aprendizaje automático para predecir la metástasis en los ganglios linfáticos regionales en el melanoma acral
Título original: Machine learning model for predicting regional lymph node metastasis in acral melanoma
El melanoma acral es un subtipo agresivo de melanoma con diagnóstico tardío y mal pronóstico, y evaluar de forma no invasiva la metástasis en los ganglios linfáticos regionales es un desafío clínico. Los autores desarrollaron un modelo interpretable de aprendizaje automático con 189 pacientes divididos en cohortes de entrenamiento y de validación interna, con cinco predictores: grosor de Breslow, diámetro del eje corto del ganglio linfático, hallazgos de la ecografía con contraste, invasión vascular y hallazgos de la PET-TC. El modelo GradientBoost seleccionado alcanzó un AUC de 0.868 (IC del 95 %: 0.769–0.967) y una sensibilidad de 0.889 en la cohorte de validación interna.