Superar un cáncer de cabeza y cuello no siempre significa recuperar la vida de antes.
Un equipo internacional ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que calcula la probabilidad de supervivencia y el riesgo de deterioro de la calidad de vida hasta tres años después del diagnóstico. El trabajo, publicado en The Lancet Digital Health, lo ha liderado la Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori de Milán con participación de Aitor Almeida y Aritz Bilbao, investigadores de la Universidad de Deusto.
El modelo mira más allá del tumor y entra en la vida cotidiana
Aquí la pregunta no es solo cuánto tiempo vivirá un paciente, sino en qué condiciones lo hará. El sistema cruza 143 variables, entre ellas tipo de tumor, estadio, tratamientos, edad, nivel socioeconómico, consumo de tabaco o alcohol y estado de salud declarado, e incorpora también a pacientes fallecidos.
Aitor Almeida, investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Deusto, pone el foco en las secuelas que suelen arrastrar estos pacientes.
"El problema de los supervivientes de cáncer de cabeza y cuello es que, aunque hayan superado la enfermedad, las secuelas que les dejan los tratamientos suelen ser muy importantes. Hay pacientes que han pasado por intervenciones en la garganta y necesitan dispositivos para respirar, pero también pueden sufrir problemas de mandíbula, de cuello, de oído o dificultades funcionales que les acompañan durante años". - Aitor Almeida, investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Deusto
Después aparece una dimensión menos visible y quizá más difícil de medir. Volver al trabajo, sentarse a comer con la familia o relacionarse con otras personas también forma parte del pronóstico, porque la enfermedad deja marcas físicas y sociales al mismo tiempo.
Para entrenar el modelo, el equipo utilizó datos de 3.572 pacientes del estudio británico Head and Neck 5000. Más tarde validó los resultados con pacientes de hospitales de Alemania e Italia.
El teléfono móvil aporta señales que una consulta no siempre detecta
Además de la información clínica, los investigadores incorporaron datos del teléfono móvil para construir marcadores de comportamiento. Ahí entran la actividad física, los desplazamientos, los patrones de movilidad y la interacción con el dispositivo, sin acceder a llamadas, mensajes ni identidad de contactos.
Esa capa añade una observación continua que no cabe en una revisión puntual, igual que una película cuenta más que una foto fija. En ese terreno ya se han explorado sistemas de IA para detectar cáncer antes de que los métodos habituales encuentren señales claras.
Aitor Almeida, investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Deusto, explica cómo funciona esa lectura indirecta del día a día.
"Para conseguirlo utilizamos información procedente del teléfono móvil. A partir de esos datos construimos lo que llamamos marcadores de comportamiento, que funcionan como indicadores indirectos de la calidad de vida. La idea es utilizar la tecnología que las personas llevan encima todos los días para obtener una imagen mucho más completa y continua de cómo están evolucionando". - Aitor Almeida, investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Deusto
Los resultados mostraron que incorporar datos del móvil mejora el modelado de la calidad de vida frente al uso exclusivo de información clínica. Almeida añade que esa combinación ofrece una visión más precisa y más útil para ayudar a los pacientes.
Tampoco todas las relaciones eran previsibles. El equipo observó, por ejemplo, vínculos entre el uso de pantalla y determinadas escalas asociadas a problemas digestivos, además de una relación importante entre el nivel de interacción social y la percepción de la propia imagen.
En España el contexto explica por qué anticiparse importa tanto
En España, el cáncer de cabeza y cuello fue el noveno tumor más frecuente, con una estimación de 7.446 nuevos casos en 2025. El informe Las cifras del cáncer en España de 2025 recoge además 3.675 muertes por estos cánceres en 2024.
Entre el 75% y el 85% de los casos están relacionados con tabaco y alcohol, mientras el virus del papiloma humano se sitúa detrás del 30% al 35% de los diagnósticos. No es un problema raro ni una secuela marginal, porque afecta a funciones tan básicas como hablar, respirar, comer o sostener la propia imagen ante los demás.
Por eso la utilidad del sistema no se limita a etiquetar riesgos sobre una pantalla. El equipo ha creado una interfaz digital para que los oncólogos obtengan estimaciones individualizadas de riesgos a largo plazo y puedan intervenir antes cuando detecten señales de deterioro, una lógica que también recuerda otros modelos de aprendizaje automático en oncología.
Aitor Almeida, investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Deusto, resume ahí el cambio de enfoque. No se trata solo de tratar un tumor, sino de detectar a tiempo cuándo una persona empieza a perder calidad de vida meses antes de que esa caída termine sentándose a la mesa, en el trabajo o frente al espejo.