DESARROLLO DE UN SISTEMA DE RECOMENDACIÓN PERSONALIZADO PARA EL SEGUIMIENTO NUTRICIONAL DE PACIENTES CON CÁNCER DE MAMA

Abstract

Desde tiempos antiguos la nutrición ha sido esencial en la salud humana. Sin embargo, su papel como pilar fundamental en el sistema sanitario ha sido subestimado debido a la falta de estudios clínicos. Esto ha llevado a que la nutrición se utilice principalmente como último recurso en el tratamiento contra el cáncer, en lugar de integrarse como parte integral del cuidado de la salud desde el diagnóstico.

En este contexto, surgió la necesidad de crear un servicio especializado en nutrición oncológica, como IBIONS, un proyecto dedicado a mejorar la salud de las personas con cáncer a través de cambios nutricionales basados en la última evidencia científica. El objetivo principal de este Trabajo de Fin de Grado (TFG) es desarrollar en IBIONS un sistema que aporte de manera personalizada recomendaciones nutricionales y cambios en hábitos de vida para mejorar la salud de los pacientes durante el tratamiento del cáncer de mama.

Uno de los desafíos principales para hacer frente a ese objetivo fue la falta de datos suficientes que recopilaran la información necesaria. Para superar esta limitación, surgió la necesidad de desarrollar pacientes sintéticos cuyos datos fueran lo suficientemente completos para poder crear el sistema.

El sistema desarrollado debía cumplir con varios criterios: estar respaldado por evidencia científica actual y ser adaptable a cambios en las recomendaciones basadas en esta evidencia, por lo que debía ser fácilmente modificable por profesionales de la salud para ajustarse a los cambios.

Para lograrlo, se utilizó la metodología de un sistema experto que simula la toma de decisiones de un profesional sanitario a través de la lógica booleana y la lógica difusa. Gracias a la lógica booleana, se desarrolló un sistema con una estructura modular permitiendo que cada recomendación del sistema funcione de manera independiente y se puedan aplicar modificaciones rápidamente sin afectar el resto del sistema.

La validación de resultados obtenidos del SE basado en lógica booleana indicó la viabilidad y eficacia del sistema, demostrando su capacidad para imitar el comportamiento de los profesionales en la toma de decisiones relacionadas con la nutrición durante el tratamiento del cáncer de mama. La tasa de aciertos en un primer momento fue de un 66,27\% que tras un proceso de ajuste mejoró hasta un 80,6\% con pacientes sintéticos. Con pacientes reales la tasa de acierto mejoró de un 58,33\% a un 75,15\%. Además, la incorporación de la lógica difusa al sistema abre la puerta a una posible línea de mejora que tenga en cuenta la variabilidad en las decisiones médicas, reflejando la subjetividad y las diferencias particulares de cada caso.