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Realidad y retos del Registro de Tumores Hospitalario

Realidad y retos del Registro de Tumores Hospitalario

Autora principal: Laura Pazos Rodríguez

Vol. XIX; nº 15; 501

Reality and Challenges of Hospital Tumor Registry

Fecha de recepción: 10/07/2024

Fecha de aceptación: 30/07/2024

Incluido en Revista Electrónica de PortalesMedicos.com Volumen XIX. Número 15 Primera quincena de Agosto de 2024 – Página inicial: Vol. XIX; nº 15; 501

Autores:

Laura Pazos Rodríguez1, Cristina Moral Moraleda2, Pablo Cazallo Navarro3, María Dolors Montserrat Capella4, Javier Leal López5, Alberto López Velázquez6, Miguel Cuchí Alfaro7.

1 Ingeniera biomédica. Área de innovación. Dirección Médica.

2 Médica Responsable Registro de tumores

3 Supervisor Unidad de Calidad y Seguridad del Paciente

4 Coordinadora Unidad de Calidad y Seguridad del Paciente.

5 Técnico. Servicio de Informática

6 Técnico. Servicio de Informática

7 Director Médico y Director de Innovación

Hospital Universitario Puerta de Hierro de Majadahonda, Comunidad de Madrid, España.

Resumen:

Los registros de tumores juegan un papel fundamental en la lucha contra el cáncer, ya que recopilan, analizan y difunden datos sobre la incidencia, prevalencia y características de la enfermedad. Esta información resulta crucial para comprender la carga oncológica, identificar factores de riesgo, evaluar la efectividad de las estrategias de prevención y tratamiento, y planificar los esfuerzos de control del cáncer.

Sin embargo, los registros enfrentan diversos desafíos, como la heterogeneidad en las fuentes de datos, la falta de estandarización y la limitación de recursos humanos y económicos. La inteligencia artificial (IA), que ha revolucionado por completo el paradigma actual, presenta un gran potencial en cuanto a la extracción automática de información y procesamiento de la misma. Esto permite mecanizar o semiautomarizar la revisión manual, mejorar la calidad y consistencia del repositorio de datos, reducir errores y tiempos y generar nuevas oportunidades de investigación. Su implementación en este ámbito implica la introducción del procesamiento de lenguaje natural (PLN) como herramienta para la identificación de las variables que deben ser registradas.

Se procede a realizar una revisión bibliográfica y un análisis del estado del arte de los registros de tumores desde su planteamiento inicial hasta la actualidad, para así comprender su complejidad y relevancia y detectar nuevas oportunidades de innovación.

Palabras clave: registro de tumores, cáncer, inteligencia artificial, datos médicos, procesamiento de lenguaje natural

Abstract:

Tumor registries play a crucial role in the fight against cancer, collecting, analyzing, and disseminating data on the incidence, prevalence, and characteristics of the disease. This information is essential for understanding the burden of cancer, identifying risk factors, evaluating the effectiveness of prevention and treatment strategies, and planning cancer control efforts.

However, registries face various challenges, such as heterogeneity in data sources, lack of standardization, and limited human and economic resources. Artificial intelligence (AI), which has completely revolutionized the current paradigm, presents great potential for automatic information extraction and processing. This allows manual review to be mechanized or semi-automated, improving the quality and consistency of the data repository, reducing errors and times, and generating new research opportunities. Its implementation in this field involves the introduction of natural language processing (NLP) as a tool for identifying the variables that must be registered.

A bibliographic review and analysis of the state of the art of tumor registries from their initial approach to the present is carried out in order to understand their complexity and relevance and detect new opportunities for innovation.

Keywords: tumor registry, cancer, artificial intelligence, health data, natural language processing

Los autores de este manuscrito declaran que:

Todos ellos han participado en su elaboración y no tienen conflictos de intereses
La investigación se ha realizado siguiendo las Pautas éticas internacionales para la investigación relacionada con la salud con seres humanos elaboradas por el Consejo de Organizaciones Internacionales de las Ciencias Médicas (CIOMS) en colaboración con la Organización Mundial de la Salud (OMS). El manuscrito es original y no contiene plagio.
El manuscrito no ha sido publicado en ningún medio y no está en proceso de revisión en otra revista.
Han obtenido los permisos necesarios para las imágenes y gráficos utilizados.
Han preservado las identidades de los pacientes.

Introducción:

El cáncer es un problema sanitario de primera magnitud a escala mundial. Es una de las principales causas de muerte y una de las enfermedades que más recursos consume. El Observatorio Global Cáncer, que pertenece a la Internacional Agency of Research on Cancer (IARC) de la Organización Mundial de la Salud (OMS), predice para el año 2040 una incidencia del cáncer a nivel mundial de 29.452.944, lo que representa un incremento de 47.25% respecto a 2022,  año para el que se estimaron 20 millones de nuevos casos[i], correspondiendo 5.208.951 casos para Europa, de los que 370.913 serán en España[ii]. En este país se prevé una incidencia de 286.664 casos en 2024, de los cuales 161.678 se atribuyen a hombres y 124.986 a mujeres, siendo el cáncer de colon y  el cáncer de recto los más comunes, a nivel global, con 44.294 casos[iii]. Según datos de la OMS, en el año 2020, 10 millones de defunciones fueron causadas por esta enfermedad[iv]. De acuerdo con la IARC la tasa de supervivencia global a los 5 años en 2022 fue de 53.5 millones[v]. Respecto a la mortalidad proyectada por el Observatorio Global del Cáncer para 2024 se esperan 16.388.459 de casos de defunciones a nivel mundial, de los que 2.568.947 casos serían en Europa y 168.063 casos serían en España[vi].

Aproximadamente, 1 de cada 5 individuos, un 20%, se enfrentan a un diagnóstico de cáncer en algún momento de su vida. Pese a su alarmante mortalidad, una encuesta elaborada por la OMS subraya que solo el 39% de los países participantes en dicho sondeo cubren en sus planes de salud pública los aspectos básicos para su manejo, lo que se conoce como Health Benefit Package (HBP).[vii] Una de las causas más inmediatas es que el cáncer conlleva un elevado costo asociado al diagnóstico, tratamiento y cuidados paliativos. La Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) calcula que la inversión asciende a unos 4.820 millones de euros en España, lo que representa el 4,9% del gasto sanitario total. Solamente los fármacos oncológicos, sin incluir los oncohematológicos, representan el 23% del coste total del abordaje del cáncer, y suponen el 7,1% del gasto farmacéutico[viii]. Los años potenciales de vida perdidos (APVP) según se refleja en la base del Instituto Nacional de Estadística año 2022 para la causa de muerte tumores en hombres ha sido de 12,5 y en mujeres de 14,3 años[ix].

La magnitud del problema exige una acción concertada a nivel global para optimizar la prevención, detección precoz de la condición tumoral y el tratamiento terapéutico. Implementar estrategias efectivas es fundamental para luchar contra el lastre que supone esta enfermedad y mejorar así la calidad asistencial de millones de pacientes que deben hacerle frente. La Atención Primaria es la primera línea de detección en muchas ocasiones. No obstante, la confirmación de un hallazgo tumoral desencadena un proceso complejo que requiere de la intervención de múltiples agentes que coordinan sus actividades para dar una asistencia eficaz donde la base del diagnóstico en la mayor parte de los casos es la Anatomía Patológica.

Una de las piedras angulares dentro de este sistema es el Registro de Tumores, que no goza de la misma popularidad en comparación con otros servicios oncológicos, pero no por ello menos importante. Se define como el proceso continuo y sistemático de recogida de datos sobre la incidencia, prevalencia y características de las neoplasias en una población definida. Un registro de cáncer organiza, recopila, almacena analiza, interpreta y notifica sistemáticamente los datos de las personas diagnosticadas de cáncer[x]. La información recogida en él se obtiene a través de la recopilación de datos de diversas fuentes: listados de pruebas médicas, peticiones de consultas, informes y notas contenidas en la historia clínica electrónica (HCE), certificados de defunción e incluso bases de datos poblacionales.

Los objetivos principales de cualquier registro son:

  • Estimar la prevalencia del cáncer, de modo que pueda constituir un indicador clave para comprender la magnitud del problema y evaluar el impacto de la enfermedad en la salud pública.
  • Identificar patrones en la incidencia y mortalidad para analizar así los factores de riesgo y la efectividad de las intervenciones preventivas y terapéuticas.
  • Evaluar la utilidad de los mecanismos y protocolos de prevención, detección temprana y manejo terapéutico del cáncer. Un ejemplo de esto es el estudio publicado en la revista The Lancet Oncology en 2021, que evaluó la efectividad del programa de cribado de cáncer de mama en España y reafirmó que había contribuido a una reducción significativa de la mortalidad ocasionada por esta enfermedad[xi].
  • Planificar estrategias de control a nivel local, regional y nacional como en el caso del Plan Nacional de Control del Cáncer 2019-2023 [xii] publicado por el Ministerio de Sanidad de España.
  • Generar hipótesis para investigaciones futuras como en el estudio publicado en la revista Nature en 2023, que identificó una nueva asociación entre la exposición a la contaminación del aire y el riesgo de cáncer de pulmón[xiii].

Habitualmente los registros oncológicos se clasifican en dos categorías: los Registros de Cáncer Poblacional (RCP) que documentan la incidencia de nuevos casos en un período temporal y zona demográfica específica y los Registros de Cáncer Hospitalario (RCH o RTH) que reúnen todos los casos de un hospital determinado, haciendo énfasis en la gestión interna del centro. El primer tipo de registro busca conocer la incidencia del cáncer y su distribución en función de las variables sexo, edad, localización anatómica y tipo histológico, así como, servir para el desarrollo de estudios epidemiológicos. Además, permite apoyar la planificación y evaluación de las actividades preventivas y asistenciales en el ámbito de las enfermedades oncológicas. El segundo, el hospitalario, constituye una herramienta de gestión del propio hospital y satisface las necesidades de los pacientes. Ambos son una fuente de datos para proyectos de investigación en este campo [xiv]. Al igual que la gobernanza en materia de sanidad, es competencia de cada Comunidad Autónoma definir las variables y normas básicas que debe contener el Registro de Tumores autonómico. Como denominador común, los casos tumorales se extraen primeramente de las bases de datos de anatomía patológica y de los sistemas oficiales de información. La heterogeneidad en cuanto al origen de los datos, junto con la inherente complejidad del proceso de codificación, suponen un desafío a la hora de garantizar la completitud validez de la información. En otras palabras, garantizar que el registro sea exhaustivo, preciso y confiable demanda una enorme cantidad de recursos tanto económicos como temporales.

La informatización pretende responder a las necesidades de la gestión asistencial y la planificación sanitaria, consolidándose, al mismo tiempo, como un punto de partida para nuevos ensayos clínicos y para el desarrollo de análisis epidemiológicos. Ese impulso de la investigación será posible en la medida en la que se disponga de un repositorio actualizado, que posibilite la explotación de datos a gran escala. Así sería factible identificar patrones de comportamiento y tendencias en cuanto a la incidencia tumoral en la población que se tome como objeto de estudio. Además, con la digitalización del proceso se pretende aumentar la fiabilidad de la información, minimizando la pérdida de casos y, en consecuencia, proveyendo a los responsables autonómicos, que habitualmente suele ser un equipo de expertos de la consejería, de una visión integral acerca del alcance o prevalencia tumoral en su área de actividad. Por otro lado, automatizar tareas repetitivas y optimizar los procesos administrativos disminuiría los costos asociados al mantenimiento del registro.

Objetivos:

Este artículo tiene como finalidad revisar los aspectos clave del Registro de Tumores, incluyendo su definición, importancia, clasificación y desafíos que presenta. Posteriormente se hará una evaluación de los avances recientes en la automatización e implementación de la Inteligencia Artificial (IA).

Metodología:

Para abordar el estudio del Registro de Tumores se ha realizado una búsqueda bibliográfica en bases de datos como PubMed, Scopus o Google Scholar, utilizando palabras clave como «Registro de Tumores», «incidencia de cáncer», «epidemiología del cáncer», «automatización» e «Inteligencia Artificial». Se seleccionaron artículos relevantes y de alta calidad para su revisión combinando los términos citados anteriormente con filtros para ajustar la inspección por fecha y tipo de publicación, autor, idioma, etc.

Resultados de la revisión bibliográfica Evolución histórica del Registro de Tumores:

Se ha transitado un largo proceso de desarrollo de los registros de tumores. Las primeras iniciativas se remontan a principios del siglo XX en varios países europeos. El primer RCP se realizó en Hamburgo (Alemania) en 1926[xv]. En América los dos pioneros fueron Canadá (1932) y en Connecticut (E.E.U.U) en 1935[xvi]. Desde entonces, el número de registros de cáncer poblacionales ha ido creciendo paulatinamente, ampliando su ratio de influencia. Los más consolidados se encuentran en América del Norte, Europa, Australia y Japón. La IARC se constituyó en 1966 con el objetivo de desarrollar y estandarizar la metodología de los RCP con el fin de asegurar la comparación de datos [xvii]. Posteriormente, Países Bajos, Reino Unido, Alemania, Francia, Italia y España se unieron a la tendencia y en 1989 se creó la Red Europea de Registros de Cáncer (ENCR), para así llevar a cabo una coordinación conjunta del procedimiento. Actualmente, la ENCR integra más de 200 registros de cáncer de base poblacional, lo que supone una representación del 25% de la población europea[xviii].

En cuanto a España, fue en 1970 cuando aparecieron los registros de Navarra (1970) [xix] y Zaragoza (1960)[xx]. Posteriormente, se fueron sumando otros de carácter regional como los de Tarragona (1980)[xxi], Mallorca (1982)[xxii], Asturias (1982) [xxiii] o País Vasco (1986)[xxiv]. Años más tarde, en 1990, vio su nacimiento la Red Española de Registros de Cáncer (REDECAN), fundada con la finalidad de homogeneizar el proceso a nivel nacional. Actualmente, REDECAN integra 13 registros regionales que cubren aproximadamente un 34% de la población española[xxv]. Además de estos informes de carácter poblacional, existen otros registros más especializados, como el Registro Español de Tumores Infantiles (RETI-SEHOP), cuyo foco principal es el cáncer pediátrico y que se publica desde 1980 [xxvi].

Algunos de los proyectos más destacados en este campo son el de EUROCARE[xxvii], que evalúa la supervivencia del cáncer en Europa, el de EUROCOURSE[xxviii], el cual busca mejorar la calidad, exhaustividad y sostenibilidad de los registros europeos y la Iniciativa de Información sobre el Cáncer de la Unión Europea (ECIS), una plataforma vanguardista que integra y difunde con cierta periodicidad datos de incidencia y mortalidad oncológica [xxix]. Otro de los modelos a tener en cuenta es NORDCAN, una base de datos que aglutina estadísticas sobre el cáncer de los países nórdicos: Dinamarca, Finlandia, Islandia, Noruega, Suecia, las Islas Feroe y Groenlandia. Incluye especificaciones contrastadas sobre el número de nuevos casos, la prevalencia etc. y muestra esto en tablas y gráficos que pueden consultar libremente hasta 50 entidades relacionadas con el diagnóstico y tratamiento de cáncer. Anualmente se actualizan los informes para ofrecer una perspectiva fidedigna de la realidad[xxx]..

A pesar de que los registros tumorales en España han mejorado sustancialmente su calidad y cobertura en las últimas décadas, aún existen retos importantes que vencer: la variabilidad en la metodología y criterios de registro entre Comunidades Autónomas, la escasa integración e interoperabilidad de los datos, la limitación de ciertos recursos como el escaso número de codificadores o la imposibilidad de consultar algunas de las fuentes de información hospitalaria, la restricción en cuanto a la representatividad y completitud de algunos registros etc. , en definitiva factores que dificultan la comparabilidad y puesta en común de los resultados. Como contrapartida, es cierto que existe una concienciación cada vez mayor sobre la importancia de preservar este archivo de carácter oncológico, que se evidencia, por ejemplo, en iniciativas como la creación del Registro de Tumores Torácicos (RTT) del Grupo Español de Cáncer de Pulmón lanzado en 2016 [xxxi] e incluso la Estrategia en Cáncer del Sistema Nacional de Salud, que adopta el rol de catalizador de cambio y proyección futura[xxxii].

Tomando como una primera aproximación la Estrategia en Cáncer del Sistema Nacional de Salud, se pone de manifiesto que el diagnóstico tumoral ha evolucionado de forma notable con el tiempo, por lo que exige mejorar tanto el acceso a pruebas de imagen como de patología. La medicina de precisión ha supuesto un nuevo paradigma en la detección y tratamiento del cáncer y ha refrendado la utilidad de la investigación en materia oncológica[xxxiii]. Disponer de datos de pacientes ya diagnosticados y tratados para realizar estudios retrospectivos o, previo consentimiento informado y en cumplimiento con la legislación vigente, llevar a cabo ensayos clínicos aleatorizados, genera nuevas oportunidades terapéuticas y, en consecuencia, tiene un impacto positivo en la salud del paciente oncológico.

La automatización del Registro:

Pese a su indiscutible utilidad, el registro presenta una casuística propia ligada a múltiples limitaciones para adoptar un sistema semiautomatizado. Un artículo publicado en 2005 [xxxiv] ya sentaba las bases de los desafíos a los que se enfrentaría cualquier intento de digitalizar el proceso. En este texto se describe el desarrollo de una herramienta informática denominada ASEDAT (Algoritmo de Selección y Extracción de Datos Tumorales), fruto de la colaboración del Instituto Catalán de Oncología (ICO) y el Hospital Universitario de Bellvitge (HUB). El software procesaba información de bases de datos de anatomía patológica y de altas hospitalarias para identificar y extraer automáticamente los casos incidentes de cáncer. En concreto, el proceso implicaba la conversión de las clasificaciones de Lovaina, usadas en Anatomía Patológica y CIE-9, estándar con el que se codificaban las altas, a la terminología oncológica CIE-O. Los códigos topográficos y morfológicos se ordenaban en «grupos de equivalencia» y, finalmente, se diferenciaba entre tumores incidentes y prevalentes, los ya registrados. Los resultados obtenidos tras la implementación de ASEDAT fueron prometedores, ya que la herramienta tuvo un porcentaje de resolución automática de casos del 84.8%, además de permitir decrementar el tiempo invertido en el registro de 2 meses a 2 horas para los casos incidentes y de 1 mes a 2 semanas para los prevalentes. Otro avance sustancial fue la reducción del error humano del 9,8% al 2,6%, siendo este último porcentaje el atribuido a la propia aplicación. No obstante, cabe mencionar que el grado de resolución automática de ASEDAT (84,8%) fue superior al observado en algunos registros poblacionales (51-69%) debido a que solamente utilizaba 3 fuentes de información (APA, AH y registro propio). Algunas problemáticas asociadas fueron la imposibilidad de automatizar la cumplimentación del estadio tumoral en el momento del diagnóstico o el planteamiento de la necesidad de que los hospitales integrasen el estadio TNM en sus sistemas informáticos.

A partir de entonces aparece un escenario distinto, con el foco puesto en la mejora de la oportunidad de publicación y rigor del proceso de registro. Surgen cuestiones como: ¿hasta qué punto se puede automatizar?, ¿qué niveles de precisión pueden conseguirse?, ¿Qué recursos son necesarios para crear un sistema automatizado o semiautomatizado? entre otras muchas. Todas ellas se  plantearon en una jornada organizada por REDECAN y la Dirección General de Salud Pública Generalitat Valenciana en junio de 2018[xxxv]. Dese ese momento, algunas comunidades encabezan el cambio como es el caso de Galicia, que integra la optimización del Registro de Tumores Gallego (REGAT) en su Estrategia de Gestión del Cáncer en Galicia (2022- 2028)[xxxvi]. Para lograrlo consulta el Conjunto Mínimo Básico de Datos de Hospitalización de agudos y la información proporcionada por Tarjeta Sanitaria y por el Registro de mortalidad de Galicia, así como la prescripción farmacéutica, incorporándolos en una plataforma común que cumplimenta de forma autónoma aquellas variables que estén relacionadas con el registro e incluye avisos para facilitar la revisión y validación de casos.

El potencial de la IA:

En la actualidad, el término “Data Science” o ciencia de datos se ha convertido en un tema candente. Se define como una disciplina polivalente que integra la programación, junto con las matemáticas y la estadística. Gracias a la popularización de los asistentes virtuales, la IA se ha instaurado en todos los ámbitos productivos, incluyendo la medicina[xxxvii]. Definir dónde se sitúa dentro del contexto de la ciencia de datos no es en absoluto trivial, ya que genera controversia y no todos los expertos coinciden en su clasificación. Para establecer un marco de trabajo se presenta este esquema, que ilustra cómo se categoriza la IA según el método de catalogarla que está más extendido. – Ver Figura 1: Inteligencia Artificial, Ciencia de datos y Big data (al final del artículo).

Dentro de la IA, el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) se centra en desarrollar sistemas o modelos computacionales capaces de analizar, comprender y generar lenguaje humano. Algunos de los hándicaps que debe vencer en aplicaciones orientadas al mundo de la salud son:

  • La heterogeneidad de la terminología y estilo de redacción de los documentos clínicos, la presencia de abreviaturas, acrónimos y lenguaje especializado.
  • La dificultad para extraer y codificar correctamente conceptos médicos relevantes.
  • La combinación de información procedente de múltiples fuentes documentales.
  • El mantenimiento de la confidencialidad y seguridad de los datos.
  • La Extracción de la Información (EI) es un subcampo del PLN que posibilita obtener conocimiento a partir del texto, a través de una serie de procesos secuenciales que exigen disponer de un corpus anotado. Desafortunadamente, este es un requerimiento para nada sencillo de cumplir debido a la carencia en lengua castellana de dichos corpus.

Discusión e hipótesis como línea de trabajo futuro:

A pesar de que hay suficiente literatura publicada en lo referente al PLN en medicina, se tienden a citar aplicaciones genéricas. Después de haber completado una lectura y posterior análisis pormenorizado de algunas publicaciones, se llega a la conclusión de que generalmente los estudios no describen los aspectos metodológicos suficientemente, sobre todo en lo relativo a la obtención y procesamiento de datos. Otro factor decisivo es que los proyectos suelen estar adscritos a entornos o servicios únicos (médico, quirúrgico…) y no están respaldados por equipos multidisciplinares que permitan la interacción de clínicos con otros perfiles técnicos, ya sean informáticos, estadísticos, ingenieros… Esto justifica parcialmente la dificultad que encierra llevar a la práctica clínica propuestas de carácter innovador, pero apenas testadas. Para garantizar la calidad de cualquier base de datos médica se deben respetar los 4 principios FAIR de modo que sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables (findable, accessible, interoperable and reusable)[xxxviii]. Estos han sido asumidos por la Comisión Europea en su reciente Strategic Research and Innovation Agenda:

(https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/f9b12d1d-74ea-11ec-9136-01aa75ed71a1). La Unión Europea ha publicado un informe que desvela que el coste para la UE de no disponer de datos FAIR es de 10.200 millones de euros al año y el impacto de su uso podría traducirse en la generación de más de 26.200 millones de euros anuales[xxxix].

Los datos oncológicos comparten una serie de características comunes: presentan variaciones temporales o, dicho de otro modo, son dinámicos porque se suelen capturar en el momento de diagnóstico o baseline, en cada contacto asistencial, al final de cada tratamiento, durante la fase de seguimiento del paciente… Se registran de forma estructurada (citas, pruebas analíticas…) y no estructurada o texto libre (notas clínicas e informes redactados por los facultativos y otros profesionales de la salud…). Dado que se deben explotar numerosas fuentes para captar datos demográficos del paciente, antecedentes, pruebas, etc., no siempre almacenadas en los mismos sistemas de información, se produce una fragmentación que conlleva la aparición de silos de datos aislados. Estos, en ocasiones, son prácticamente inaccesibles[xl]. Sumado a esta limitación, existe una variabilidad en la utilización de fuentes de información por parte de los distintos hospitales a la hora de identificar potenciales casos registrables. Por ejemplo, en el Hospital Universitario Puerta de Hierro de Majadahonda (HUPHM), para evitar la pérdida de casos sin estudio anatomopatológico, es imprescindible recurrir a primeras consultas de oncología médica y de oncología radioterápica, medicina nuclear, farmacia, agendas de comités y avisos de dermatología, entre otras.

Dado que el proceso de registro es dinámico, a lo largo de los últimos años se ha producido un incremento en el número de variables a registrar. En consecuencia, el coste temporal tanto para obtener los casos registrables incidentes, así como para cumplimentar aquellas variables pendientes de casos ya identificados previamente es muy elevado.  En el registro del HUPHM se ha estimado una media mensual de 1133 casos revisados después del cribado manual del codificador y a partir de estos, solamente una media de 265 casos serían casos incidentes registrables, lo que supone un 23,39 % del total examinado. Además, el hecho de que el registro sea manual implica la posibilidad de cometer errores. A esto se le suma la variabilidad individual inherente al codificador al tratarse de una tarea que requiere de un conocimiento y de una curva de aprendizaje elevada.

Con las previsiones existentes, y los datos de los que se dispone, para poder dar respuestas a esta casuística en crecimiento y que consume gran cantidad de recursos, se debe trabajar para implantar nuevos modelos organizativos y procedimientos. Esta necesidad se incrementa debido a la escasez de recursos humanos y financiación. El planteamiento del problema descrito requiere adaptarse al contexto de desarrollo de los sistemas de información sanitarios y hacer uso de una tecnología más puntera. La IA es el paradigma actual de la automatización, como puente entre un registro manual y un registro automatizado supervisado o semiautomatizado.

Aunque sí hay constatación de que algunos RCP están parcialmente automatizados, no ha sido publicado en España nada hasta el momento sobre la consolidación de la IA en el Registro de Tumores. Considerando lo expuesto, se formula la hipótesis de que aplicar PLN para extraer inmediatamente las variables incorporadas en los formularios de registro. Esto permitiría reducir los errores humanos y conseguir una mayor confiabilidad en la información reportada a través de los datos del registro. También contribuiría a disminuir la variabilidad inherente al codificador dependiente entre hospitales, homogenizando criterios y recursos. El disponer de datos precisos de calidad de los pacientes con cáncer facilita la investigación clínica para los profesionales del hospital, y contribuye a identificar nuevas áreas de estudio. Si se le suma la oportunidad de disponer de estos datos a tiempo real hace posible identificar cargas asistenciales y tendencias en diferentes aspectos ayudando a los equipos directivos en la planificación y gestión de recursos.

A fin de probar la robustez de este planteamiento, se propone llevar a cabo un proyecto piloto de semiautomatización del registro del HUPHM mediante la herramienta Rosetta365 System AI , resultado de la implementación de la IA en el ámbito hospitalario y que ya ha presentado resultados prometedores en otros servicios como es el caso de Urgencias referenciado en diferentes medios de comunicación digital y portales web como https://www.comunidad.madrid/hospital/puertadehierro/noticia/comunidad-madrid-reconocida-transformacion-digital-su-servicio-publico-salud.

Ver anexo

BIBLIOGRAFÍA

[i]  Ferlay J, Ervik M, Lam F, Colombet M, Mery L, Piñeros M, et al. Global Cancer Observatory: Cancer Today. Lyon: International Agency for Research on Cancer; 2020 [cited 2021 Feb] (https://gco.iarc.fr/today).

[ii] Manual Nuevos modelos de atención al paciente oncológico. Nuevos modelos de Gestión Sanitaria. Universidad Alfonso X El Sabio, 2023; 2:4.

[iii]  Ferlay J, Ervik M, Lam F, Colombet M, Mery L, Piñeros M, et al. Global Cancer Observatory: Cancer Today. Lyon: International Agency for Research on Cancer; 2020 [cited 2021 Feb] (https://gco.iarc.fr/today).

[iv] World Health Organization. [WHO] Cancer. [Internet]. 2023. Available from: https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/cancer

[v] Sociedad Española de Oncología Médica. Día Mundial de la Investigación en Cáncer. [Internet]. Available from: https://seom.org/seomcms/images/stories/recursos/NdP_Dia_Mundial_de_Investigacion.pdf

[vi] Torre LA, Siegel RL, Islami AH, et al. Global cancer statistics 2020. CA Cancer J Clin. 2020;70(2):303-333. doi: 10.3322/caacjclin. v70.2. (Note: accessed through Elsevier website, but original citation with doi is provided).

[vii]  Khandelwal S, Saini S, Gupta A, et al. The landscape of cervical cancer burden and its disparities across the globe. The Lancet. 2020;395(10238):1629-1646. doi: 10.1016/S0140-6736(20)32381-3 [cited 2024-07-04].

[viii]  Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social. Estrategia en Cáncer del Sistema Nacional de Salud. [Internet]. Available from: https://www.sanidad.gob.es/areas/calidadAsistencial/estrategias/cancer/home.htm

[ix] Instituto Nacional de Estadística (INE). Años potenciales de vida perdidos por comunidades y ciudades autónomas, causa de muerte (capítulos de la 10ª revisión de la CIE), sexo y tipo de indicador. Instituto Nacional de Estadística [Internet]. Madrid: INE; 2016 [acceso 9 de julio de 2024]. Disponible en: https://www.ine.es/jaxi/Datos.htm?path=/t15/p417/a2016/&file=04002.px

[x]  Registro de Tumores. Lorena Estévez Iglesias. Sociedad Española de Técnicos Sanitarios.

[xi] Khandelwal S, Saini S, Gupta A, et al. The landscape of cervical cancer burden and its disparities across the globe. The Lancet. 2020;395(10238):1629-1646. doi: 10.1016/S0140-6736(20)32381-3 [cited 2024-07-04].

[xii]  Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social. Estrategia en Cáncer del Sistema Nacional de Salud. [Internet]. Available from: https://www.sanidad.gob.es/areas/calidadAsistencial/estrategias/cancer/home.html

[xiii] Li J, Zeng Y, You J, et al. Long-term sitting and lung cancer risk: a prospective cohort study in China. Nature Communications. 2023;14(1):4770. doi: 10.1038/s41598-023-47705-5.

[xiv] (and similar sources without doi or author): Sociedad Española de Anatomía Patológica. Suplemento Libro Blanco del Cáncer 2011-2012. [Internet]. 2011.Available from: https://seap.es/documents/libros-blancos/Suplemento_Libro_Blanco_2011_07.pdf

[xv] Ribes Puig J, Gálvez Escañuela J, Borràs Andrés JM. Registros de tumores. Servicio de Epidemiología y Registro del Cáncer, Institut Català d’Oncologia; Pla Director d’Oncologia Catalunya, Departament de Salut, Generalitat de Catalunya, España.

[xvi]  Red Española de Registros de Cáncer (REDECAN). Historia. Red Española de Registros de Cáncer [Internet]. [acceso 9 de julio de 2024]. Disponible en: https://redecan.org/es/historia

[xvii]  International Agency for Research on Cancer. Globocan [Internet]. Available from: https://publications.iarc.fr/_publications/media/download/4256/486be5c097ec559c4eed9cef504e57f153b79893.pdf

[xviii]  European Network for Cancer Research. [ENCR]. [Internet]. Available from: https://www.encr.eu/

[xix]  Gobierno de Navarra. Registro de Cáncer de Navarra. [Internet]. Available from: [http://www.navarra.es/home_es/Temas/Portal+de+la+Salud/Profesionales/Documentacion+y+publicaciones/Planes+y+programas/Registro+de+cancer+de+Navarra/]

[xx]  Gobierno de Aragón. Registro de Cáncer de Aragón. [Internet].Available from: https://www.aragon.es/-/registro-de-cancer

[xxi]  Agència de Salut Pública de Catalunya. Epidemiologia. [Internet]. Available from: https://epicancer.cat/epidemiologia_es

[xxii]  Conselleria de Salut i Consum. Registre de Càncer de Mallorca. [Internet]. Available from: https://www.caib.es/sites/estrategiacancer/es/registro_de_cancer_de_mallorca/

[xxiii]  Salud del Principado de Asturias. Registro de Tumores de Asturias. [Internet]. Available from: https://www.astursalud.es/noticias/-/noticias/registro-de-tumores-de-asturias

[xxiv]  Osasunsaetxea. Registros de Cáncer. [Internet]. Available from: https://www.euskadi.eus/informacion/registros-de-cancer/web01-a3regepi/es/

[xxv]  Red Española de Cáncer. [Internet]. Available from: https://redecan.org/es/redecan

[xxvi]  Universitat de València. Red Nacional de Terapia Celular. [Internet]. Available from: https://www.uv.es/rnti/

[xxvii]  European Cancer Organisation. [EUROCARE]. [Internet]. Available from: https://eurocare.org/

[xxviii]  European Research and Innovation Centre for Cancer. [ERA-LEARN]. [Internet]. Available from: https://www.era-learn.eu/network-information/networks/eurocourse

[xxix]  European Commission. Health-EU: Non-communicable diseases. [Internet].Available from: https://health.ec.europa.eu/non-communicable-diseases/cancer_es

[xxx] International Agency for Research on Cancer (IARC). NORDCAN: Cancer Incidence, Mortality, Prevalence and Survival in the Nordic Countries. International Agency for Research on Cancer [Internet]. [acceso 9 de julio de 2024]. Disponible en: https://nordcan.iarc.fr/en

[xxxi] Candal-Pedreira C, Ruano-Ravina A, Carcereny E, Rodríguez-Abreu D, Guirado-Risueño M, López-Castro R, et al. Representatividad del Registro de Tumores Torácicos de España. Comparación de datos sociodemográficos con otros registros nacionales. Gac Sanit. 2022;36(6):519-26. doi: 10.1016/j.gaceta.2022.02.013.

[xxxii]  Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social. Estrategia en Cáncer del Sistema Nacional de Salud. [Internet]. Available from: [https://www.sanidad.gob.es/areas/calidadAsistencial/estrategias/cancer/docs/ESTRATEGIA_EN_CANCER DEL SNS pdf]

[xxxiii]  Vargas C, et al. Precision medicine in oncology: concepts, applications and projections. Rev Med Clin (Condes). 2022;22(6):347-354. doi: 10.3399/revmedclincondes. v22i6.2785.

[xxxiv] Ribes Puig J, Gálvez Escañuela J, Borràs Andrés JM. Registros de tumores. Servicio de Epidemiología y Registro del Cáncer, Institut Català d’Oncologia; Pla Director d’Oncologia Catalunya, Departament de Salut, Generalitat de Catalunya, España. Red Española de Registros de Cáncer [Internet]. [acceso 9 de julio de 2024]. Disponible en: https://redecan.org/es/historia

[xxxv] REDECAN, Dirección General de Salud Pública Generalitat Valenciana. Procedimientos de trabajo en los registros de cáncer: maneras de combinar lo manual y lo automatizado. 21-22 de junio de 2018; Valencia, España.

[xxxvi] Servicio Gallego de Salud. REGAT. [Internet]. Available from: https://www.sergas.es/Saude-publica/REGAT

[xxxvii] Vargas C, et al. Precision medicine in oncology: concepts, applications and projections. Rev Med Clin (Condes). 2022;22(6):347-354. doi: 10.3399/revmedclincondes. v22i6.2785.

[xxxviii] (no author provided): Fair Data Principles. [Internet]. Available from: https://www.go-fair.org/fair-principles/

[xxxix] European Commission. FAIR Data. [Internet]. Available from: https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/f9b12d1d-74ea-11ec-9136-01aa75ed71a1

[xl]  Montero Ruiz EM, Manzano Espinosa L. El problema de la fragmentación de la medicina hospitalaria. Rev Esp Salud Pública. 2005;79(3):285-293. doi: 10.156/S1135-76232005000300006.