Anales de la RANM

19 A N A L E S R A N M R E V I S T A F U N D A D A E N 1 8 7 9 Luis Martí-Bonmatí An RANM. 2021;138(01): 16 - 23 ESTIMACIONES DE CAUSALIDAD CON IMAGEN MÉDICA EN ONCOLOGÍA lesión es un predictor de la respuesta al tratamiento y de la supervivencia general al momento del diagnóstico inicial. Es por ello evidente que estas variables radiómicas deberían considerarse para clasificar por probabilidad bayesiana las cohortes longitudinales de pacientes a las que se pretende administrar un fármaco cuya eficiencia queremos valorar. Sólo de esta forma puede evitarse el sesgo de probabilidad diferencial que interferiría en la estimación de inferencia causal (Figura 2). Como hemos mencionado, las inferencias causales implican con frecuencia la imbricación de diferentes variables iniciales explicativas. En los desarrollos con imagen computacionales se conoce como Firma Nosológica a la estimación multiparamétrica que incluye diversas métricas radiómicas para agruparlas en un único parámetro que se representa como la distribución espacial resuelta en heterogeneidad de una inferencia causal con un evento final. Para cada evento biopatológico o pronóstico se busca una firma nosológica extraída de las imágenes que prediga su ocurrencia (12-14). Los avances en medicina se han realizado general- mente a través de los estudios experimentales prospectivos. Estos Ensayos Clínicos intervienen modificando el devenir de la enfermedad y suelen construirse comparando si se produce un efecto cuando se realiza una intervención (un tratamiento, una exposición) frente a un grupo control en el que no se realiza esa intervención (aunque se pueda simular con un placebo). Los pacientes suelen distri- buirse de forma aleatoria entre los dos grupos y los pacientes en los grupos no presentan diferencias en factores generales (como la edad o el género) que pudieran ser variables de confusión. En este sentido, el paradigma de estudio con mayor validez es el ensayo clínico controlado y aleatorizado en el que los sujetos estudiados representan la población diana sobre la que se quiere conocer el efecto de causalidad de una intervención dada. Estos ensayos clínicos se construyen con un control muy alto de los datos que se adquieren, su homogeneidad y estandarización interna están verificadas, y su aceptación cientí- fica y nivel de evidencia es muy alto. Como desven- taja, podemos señalar que la población incluida en estos ensayos presenta un tamaño muestral limitado, la duración del estudio está acotada en el tiempo, sus criterios de inclusión son muy restrictivos con exclusión de comorbilidades, y tiene un sesgo alto de submuestreo de la población estudiada y presentan un alto coste económico y en recursos de personal involucrado (15). Por contra, un estudio observacional sin interven- ción sobre datos del mundo real tiene la ventaja de construirse con un mayor muestreo poblacional, incluyendo grupos de población mayores y covariables de comorbilidad, con un menor coste EPIDEMIOLOGÍA EXPERIMENTAL Y MEDICINA DE PRECISIÓN Figura 2. Relaciones entre genotipo, fenotipo, parámetros extraídos de las imágenes médicas, mecanismos o hitos (2017 LION Project), hábitats o nichos, y estimaciones o explicaciones (como la respuesta a un tratamiento o la supervivencia)