Así concluye un estudio internacional multicéntrico dirigido desde la Clínica Cleveland (Ohio) en el que han participado los centros de cáncer Moffitt, John’s Hopkins, Dana Farber y Cornell de Estados Unidos, junto con el DM Anderson de Madrid y el Laboratorio de Leucemia de Munich, en Alemania. El sistema de aprendizaje automático podría superar la eficacia del Índice Internacional de Pronóstico Revisado (PPS-R) que es el ‘estándar oro’ actual para evaluar el riesgo en pacientes con síndromes mielodisplásicos, ya que esta última herramienta sobreestima o subestima el riesgo hasta en un tercio de los pacientes, atendiendo a los datos presentados por Aziz Nazha, oncólogo de la Clínica Cleveland, durante el 60 congreso de la Sociedad Americana de Hematología.
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DIARIO MÉDICO: Personalizan el pronóstico de los síndromes mielodisplásicos con un método de aprendizaje automático
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