Aspectos destacados para proveedores: Una identificación más rápida de la sospecha de cáncer de páncreas aumenta el acceso a los ensayos para las poblaciones subrepresentadas y la probabilidad de tratamiento

Firma:

Dra. Susan Beane, directora médica ejecutiva de Healthfirst
Dr. Daniel King, director de Investigación y Desarrollo, Centro de Medicina Genómica del Instituto del Cáncer de Northwell Health

Introducción a cargo de la Dra. Susan Beane

Todos los tipos de cáncer tienen un alto costo para el paciente, pero el cáncer de páncreas es especialmente agresivo.

De acuerdo con el Instituto Nacional del Cáncer, la tasa de supervivencia a 5 años para el cáncer de páncreas es del 13% y solo del 3% si el cáncer se ha diseminado a otras partes del cuerpo.
StatPearls describe el pronóstico al cabo de un año del diagnóstico como "pésimo": la mayoría de los casos están avanzados en el momento de la presentación, la cirugía es "compleja y técnicamente exigente" y la calidad de vida se ve afectada significativamente.
Una investigación de la Universidad Estatal de Ohio ha encontrado que las tasas de mortalidad por cáncer de páncreas son más de un 6% más altas en áreas con un alto índice de vulnerabilidad social, lo que sugiere que las barreras lingüísticas, las estructuras de vivienda y la condición de minoría afectan la capacidad de recibir la atención necesaria.

Existe una clara necesidad de identificar y tratar el cáncer de páncreas de manera temprana. También necesitamos eliminar la fricción que normalmente viene con los muchos pasos del recorrido del paciente: cita inicial, escaneo, biopsia, junta médica, cita de oncología, ensayo clínico y, en última instancia, tratamiento. Como sabemos, cuantos más pasos se requieran para el tratamiento, por ejemplo, cuantas más visitas a un centro desconocido al otro lado de la ciudad durante las horas centrales del día, menores serán las probabilidades de que consigamos que los pacientes reciban la ayuda que necesitan.

Northwell Health descubrió que solo 1 de cada 4 pacientes con sospecha de cáncer de páncreas serán diagnosticados y tratados para su enfermedad. Si bien muchos fueron diagnosticados en una etapa tan tardía y con tan mala salud que el tratamiento sería ineficaz, otros pacientes abandonaron durante el complejo proceso de tratamiento.

Para abordar este problema, Northwell Health creó un modelo de inteligencia artificial que podría revisar los resultados de las imágenes e identificar mejor a los pacientes en riesgo de un diagnóstico de cáncer de páncreas. Afortunadamente, el sistema de salud no se detuvo ahí. El equipo dirigido por el Dr. Daniel King, director de investigación y desarrollo del Centro de Medicina Genómica del Instituto del Cáncer de Northwell Health, utilizó el resultado de los análisis para replantear cómo Northwell llega a los pacientes, y para pensar de manera más amplia sobre el papel de la IA en la atención del cáncer.

Buscar pacientes que aún no han sido atendidos
Por el Dr. Daniel King, director de investigación y desarrollo del Centro de Medicina Genómica del Instituto del Cáncer de Northwell Health

Debido a que el cáncer de páncreas es tan agresivo, Northwell Health ha dedicado recursos para identificar más rápidamente a los pacientes con esta afección. Esto aumenta la probabilidad de que los pacientes puedan recibir tratamiento y experimenten una mejor calidad de vida después de un diagnóstico en etapa temprana.

Comenzamos con la base de datos de radiología común que se usa en los 21 hospitales y 10 centros oncológicos para pacientes ambulatorios de nuestro sistema de salud. Decidimos analizar las exploraciones por imágenes preliminares que los pacientes recibieron antes de someterse a una biopsia para evaluar la extensión del cáncer. Creamos una herramienta llamada iNav, aprovechando un producto de procesamiento de lenguaje natural de código abierto de Google llamado BERT, para revisar los informes que acompañan a las imágenes.

Nuestro estudio analizó las 20,000 exploraciones de imágenes abdominales realizadas en nuestro sistema en enero de 2023, que iNav pudo hacer en segundos. A partir de ahí, iNav marcó 149 de los escaneos con sospecha de cáncer de páncreas; por ejemplo, el sistema identificaría términos como "masa en el páncreas" como parte del informe de radiología. Después de que el personal clínico realizó una revisión de las historias clínicas, encontramos 67 pacientes que nunca habían consultado a un oncólogo. Es decir, más de dos al día.

Luego, revisamos los datos seis meses después para ver si los flujos de trabajo clínicos vigentes en ese momento habían brindado a estos pacientes la atención que necesitaban. De los 67 pacientes, solo 11 se sometieron a una biopsia, vieron a un oncólogo y comenzaron el tratamiento. Estos pacientes tardaron un promedio de 56 días, casi dos meses, en recibir tratamiento. Nuestro sistema de salud había sospechado durante mucho tiempo que la atención del cáncer de páncreas era inconsistente y lenta. El análisis de iNav lo confirmó.

Uso de los datos para mejorar la coordinación de la atención

En lugar de dejar estos hallazgos en un estante, nuestro siguiente paso fue vincular iNav a la atención clínica. Todas las mañanas, iNav revisa todos los análisis realizados en Northwell Health en las últimas 24 horas. Cuando iNav detecta a un paciente con sospecha de cáncer de páncreas, lo conectamos con un coordinador de atención para garantizar un seguimiento rápido de los próximos pasos. (Como se indicó anteriormente, esto generalmente consiste en una biopsia diagnóstica, una revisión de la junta médica, una visita al oncólogo y un examen de detección de ensayos clínicos).

Desde que implementamos este flujo de trabajo asistido por IA, el tiempo que tardan los pacientes en recibir una derivación se ha reducido a la mitad. Además, se ha triplicado la cantidad de pacientes con cáncer de páncreas que participan en investigaciones clínicas, lo que ha ayudado a nuestro sistema de salud a aumentar el acceso a los ensayos para las poblaciones subrepresentadas de la ciudad de Nueva York.

Creemos que una gran parte de la razón de este éxito es que hemos trabajado para alinear los traspasos de iNav con nuestros patrones de atención existentes. Integramos las alertas de iNav en los flujos de trabajo existentes y las responsabilidades laborales para facilitar el trabajo del coordinador de atención, sin entrar en conflicto con él. También reconocimos públicamente a los asistentes de atención que utilizaban los resultados del análisis de iNav para complementar el alcance hacia los pacientes, y este reconocimiento ha ayudado a fomentar una mayor participación.

También estamos orgullosos de que iNav fue seleccionado como uno de los Mejores Inventos de 2024 en TIME.

Nuestro objetivo con iNav es garantizar que ningún paciente sea abandonado. Alrededor del 25% de los pacientes que se someten a exploraciones por imágenes en Northwell no tienen médicos de cuidado primario en Northwell. Aun así, compartimos los resultados con sus médicos y los alentamos a recibir atención, incluso si finalmente se van a otro lugar. Reconocemos el potencial de nuestra herramienta de IA para ayudar a los pacientes independientemente de dónde se encuentren, y sabemos que los pacientes están mejor cuando tienen acceso a la información que puede guiarlos hacia la atención que necesitan.