Sistema de puntuación para seleccionar pacientes en tratamiento personalizado del cáncer mamario con inteligencia artificial

  • Dayana Nicole Ramón Sánchez Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad Técnica de Ambato, (Ecuador).
  • Luis Fabián Salazar Garcés Allergy and Acarology Laboratory, Institute of Health Sciences, Federal University of Bahia
Palabras clave: Neoplasias de la mama, Inteligencia artificial, Validez de contenido, Estudios de validación, Sistemas de puntuación

Resumen

Actualmente no existen criterios estandarizados que permitan seleccionar de manera objetiva a las pacientes con cáncer de mama elegibles para su inclusión en sistemas de inteligencia artificial. En este contexto, el estudio tuvo como objetivo desarrollar un sistema de puntuación basado en criterios de elegibilidad clínica, biológica, terapéutica, tecnológica y de disponibilidad de datos, obtener evidencia inicial de su validez de contenido y examinar la factibilidad de su aplicación en expedientes clínicos. Se desarrolló un estudio metodológico e instrumental. El instrumento estuvo conformado por 22 ítems distribuidos en cinco dimensiones, con una puntuación total de 100 puntos. Su contenido fue evaluado por siete expertos, quienes valoraron cada ítem según los criterios de pertinencia, claridad, coherencia y adecuación mediante una escala de cuatro puntos. Para el análisis se calcularon la V de Aiken con su intervalo de confianza del 95 %, los índices de validez de contenido por ítem y por escala, I-CVI y S-CVI, el porcentaje de acuerdo y el coeficiente AC1 de Gwet. Además, las observaciones abiertas formuladas por los expertos fueron examinadas mediante un análisis temático. La factibilidad del instrumento se evaluó mediante su aplicación a 50 expedientes clínicos. Los resultados mostraron una V de Aiken global de 0,983, con un intervalo de confianza del 95 % comprendido entre 0,976 y 0,988, sin que ningún ítem presentara un valor inferior a 0,90. El índice S-CVI/Ave alcanzó un valor de 0,994, mientras que el acuerdo relacionado con la retención de los ítems fue del 98,7 %, con un coeficiente AC1 de Gwet de 0,973. A partir de estos resultados se conservaron los 22 ítems originales. Las observaciones cualitativas de los expertos permitieron elaborar una versión 2.0 del instrumento, en la cual se incorporaron definiciones operativas destinadas a mejorar su precisión y facilitar su aplicación. Durante el estudio piloto se comprobó que las variables clínicas y documentales necesarias para completar el sistema de puntuación se encontraban disponibles y podían extraerse en la mayoría de los expedientes evaluados. En conclusión, el instrumento presentó una adecuada validez de contenido y mostró condiciones favorables de factibilidad para su aplicación inicial. Estos resultados permiten considerar que el sistema de puntuación se encuentra en condiciones de avanzar hacia posteriores procesos de validación psicométrica y hacia la realización de un piloto clínico que permita evaluar su desempeño en contextos reales de atención.

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Biografía del autor/a

Dayana Nicole Ramón Sánchez, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad Técnica de Ambato, (Ecuador).

Estuadiante de la Universidad Técnica de Ambato, (Ecuador).

Luis Fabián Salazar Garcés, Allergy and Acarology Laboratory, Institute of Health Sciences, Federal University of Bahia

Licenciado en Laboratorio Clínico, graduado de la Universidad Técnica de Ambato, (Ecuador). Magíster en Inmunología, graduado de la Universidad de Federal Da Bahia, (Brasil). Doctor en Inmunología     Universidad de Federal Da Bahia, (Brasil).

Publicado
2026-08-08
Cómo citar
Ramón Sánchez, D. N., & Salazar Garcés, L. F. (2026). Sistema de puntuación para seleccionar pacientes en tratamiento personalizado del cáncer mamario con inteligencia artificial. Ciencia Y Educación, 7(8.1), 363 - 382. https://doi.org/10.5281/zenodo.21852698