La inteligencia artificial detecta riesgo de cáncer en los análisis de sangre rutinarios

Los análisis de sangre que ya forman parte de una revisión médica convencional podrían contener más información de la que aprovechamos actualmente. Un estudio internacional presentado en el Congreso ESMO 2026, celebrado en Madrid, desarrolló cerca de 500 modelos de inteligencia artificial capaces de combinar análisis de sangre rutinarios, antecedentes médicos y hábitos de vida para estimar el riesgo de 20 tipos de cáncer.

Los investigadores utilizaron datos de 463,620 participantes del Biobanco del Reino Unido, seguidos durante unos 18 años. En ese periodo, 57,055 desarrollaron algún tumor. Los algoritmos combinaron información sobre antecedentes médicos, estilo de vida y parámetros sanguíneos con datos genéticos y metabolómicos para estudiar qué elementos estaban relacionados con un diagnóstico posterior.

El trabajo también se validó con 42,036 participantes de Estados Unidos y más de tres millones de registros de Japón, lo que refuerza la idea de que las señales que la inteligencia artificial encuentra en la sangre no dependen de una sola población. Para determinados cánceres, estos modelos podrían servir como un paso de precribado de bajo coste, utilizando datos que ya están disponibles en la atención rutinaria, sin necesidad de pruebas adicionales caras o invasivas.

El equipo desarrolló además una herramienta llamada PRE-Screen, que permite utilizar estos modelos de riesgo de manera estandarizada mediante agentes de inteligencia artificial. Su autor principal, Paul-Henry Koop, investigador de la Universidad Técnica de Dresde, explicó que el objetivo es aprovechar información que los sistemas sanitarios ya recopilan para identificar a personas con mayor riesgo antes de que aparezcan los síntomas.

Todavía queda, sin embargo, un paso fundamental: demostrar que utilizar estos modelos en la práctica clínica consigue realmente detectar antes el cáncer o mejorar la salud de los pacientes. Los autores advierten que se trata de una herramienta de apoyo, no de un diagnóstico, y que su uso deberá validarse en ensayos clínicos antes de llegar a la consulta del médico de cabecera.