Dr. Ing. Sergio F. Yapur
Un futuro en el cual las enfermedades se puedan prevenir ya no es un ejercicio de la imaginación, estamos frente a una nueva era de la medicina. Esto se manifiesta en la presente investigación independiente e integral de los factores predisponentes a la enfermedad neoplásica. En particular, se enfoca el análisis sobre ocho tipos de cánceres: colon, pulmón, piel, mama, cuello uterino, próstata, linfoma y leucemia. Por primera vez en nuestro país, se lleva a cabo un estudio exhaustivo y a gran escala de los factores de riesgo de cáncer, lo que permite comprender mejor la enfermedad y desarrollar estrategias de prevención efectivas.
El análisis se basa en el aprendizaje maquinal, tanto supervisado como no supervisado, que posiciona a nuestro país a la vanguardia de la oncología. Se consideran múltiples factores de riesgo comunes a diferentes tipos de cáncer, lo que abre las vías para la prevención y la detección temprana de la enfermedad. Además, se estudian las interacciones que tienen entre sí estos factores, aspecto esencial para contemplar la compleja fenomenología asociada a la enfermedad neoplásica. Debido al gran número de variables involucradas, es posible extraer tanto conclusiones de índole científica como también consejos, hábitos y costumbres para alcanzar una vida saludable.
Resulta fácil entusiasmarse por el impacto de la inteligencia artificial sobre la medicina actual. Como dijo Francis Bacon, el conocimiento es poder; y así es como podemos pensar que el poder predictivo de muchos algoritmos solo se consigue a partir de un buen conocimiento de los datos y de los métodos involucrados. Sin embargo, esta suerte de apalancamiento cognitivo presenta desafíos, y es fundamental discernir una adquisición de datos bien diseñada, un preprocesamiento apropiado, la idoneidad del algoritmo implementado y la consistencia de las conclusiones con respecto a las etapas previas. Este proceso pormenorizado es uno de los aportes centrales de esta obra. Se elabora cada paso, se describe cada intento –fructífero o no– desde el trabajo de campo hasta las conclusiones. Al final, los mejores trabajos científicos son los que buscan la verdad por sobre todas las cosas, y la presente obra es uno de ellos.
