El cáncer de pulmón sigue siendo la principal causa de muerte por cáncer a nivel mundial. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), se estima que en 2020 el cáncer de pulmón fue responsable de más de 1,8 millones de muertes, lo que representa el 18% de todas las muertes por cáncer.

En el caso de España, según el último informe ‘Las cifras del cáncer en España 2025’, elaborado por la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) gracias a los datos más recientes proporcionados por REDECAN sobre incidencia, prevalencia y supervivencia del cáncer en nuestros país; los tumores más diagnosticados en 2025 serán el de colon y recto (44.573 nuevos casos), el de mama (37.682), el de pulmón (34.506), el de próstata (32.188) y el de vejiga urinaria (22.435).

Impacto del cáncer de pulmón en España

Este informe señala que la supervivencia neta estandarizada para el cáncer de pulmón en hombres es del 12%, mientras que en mujeres es del 18%. Datos que son similares a los de los países de nuestro entorno.

Respecto a la mortalidad, en 2023, al igual que en años anteriores, las principales causas de fallecimiento por cáncer en España fueron los tumores de pulmón, colon, páncreas, mama y próstata.

Entre los hombres, el cáncer de pulmón continuó siendo la principal causa de muerte, seguido por los cánceres de colon, próstata, páncreas, tumores hepáticos y de vías biliares, y vejiga urinaria. En las mujeres, se observó un aumento progresivo de las muertes por cáncer de pulmón, con un incremento del 4,6% respecto al año anterior, alcanzando cifras similares a las de los fallecimientos por cáncer de mama, convirtiéndose así en una de las principales causas de muerte por cáncer.

Estos datos han impulsado la búsqueda de estrategias más eficaces para la detección temprana de la enfermedad, especialmente en poblaciones de alto riesgo. La implementación de programas de cribado en la población general ha sido objeto de debate debido a sus costes y a su efectividad.

En este contexto, un reciente estudio, realizado en España y basado en un modelo de predicción de riesgo, ha analizado la relación coste-efectividad de un sistema de cribado para la detección temprana del cáncer de pulmón, destacando el uso de un algoritmo predictivo como una alternativa más eficaz y menos costosa que el cribado generalizado.

Factores de riesgo

El estudio, en el que ha participado Luis Seijo, director del Departamento de Neumología de la Clínica Universidad de Navarra, se ha centrado en la aplicación de un modelo predictivo denominado LungFlag.

Este algoritmo utiliza variables clínicas individualizadas para identificar a las personas que presentan un alto riesgo de desarrollar cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP), que es la forma más común de cáncer de pulmón y la más agresiva.

En España, el tabaco es, con gran diferencia, el principal factor de riesgo asociado a un mayor número de casos de cáncer, siendo responsable de más del 90% de los cánceres de pulmón y actuando como agente causal en numerosos otros tipos, como los de cabeza y cuello, vejiga urinaria, riñón, esófago, páncreas, estómago, colon y recto, entre otros.

“Un ejemplo claro de la importancia de optimizar los criterios de cribado es el caso de Estados Unidos, donde reducir la edad mínima de 55 a 50 años y el consumo de tabaco de 30 a 20 paquetes/año aumentó el número de personas cribadas de 7 a 12 millones”, afirma en una entrevista con EDS el especialista de la Clínica Universidad de Navarra. “No obstante, basarse únicamente en la edad y el tabaquismo implica incluir en el cribado a un gran número de personas que no necesariamente tienen un alto riesgo de desarrollar cáncer de pulmón”, señala y puntualiza que “en España, se estima que millones de personas cumplirían los criterios actuales de cribado, lo que supone una carga importante para el sistema sanitario”.

El tabaco es el principal factor de riesgo asociado a un mayor número de casos de cáncer

A pesar de su conocida peligrosidad, el INE informa que alrededor del 20% de la población española fuma a diario, según los datos del Plan Integral de Prevención y Control del Tabaquismo 2024-2027. Además, también es motivo de preocupación el uso de cigarrillos electrónicos y vapeadores, especialmente entre la población más joven, cuyo uso ha experimentado un notable aumento desde el final de la pandemia de COVID-19, según la encuesta ESTUDES 2023.

Modelo predictivo LungFlag

En este sentido, la importancia de esta estrategia predictiva radica en la optimización de los recursos sanitarios y la mejora de la efectividad en la detección precoz, lo que podría salvar miles de vidas.

Para evaluar la relación coste-efectividad de la estrategia de cribado con LungFlag, los investigadores adaptaron un modelo basado en un árbol de decisión, combinado con un modelo de Markov, que permitió simular los diferentes escenarios posibles en función de las decisiones que tomaban los pacientes y los médicos.

Tal y como explica Seijo a EDS, “este estudio se basa en un modelo matemático que estima los costes asociados a distintas estrategias de cribado para la detección del cáncer de pulmón”. Más concretamente, “se comparan tres escenarios: no realizar cribado alguno, aplicar los criterios actuales basados en edad y tabaquismo, y utilizar una combinación de edad, tabaquismo y un algoritmo avanzado para una identificación más precisa del riesgo”.

Además, cabe destacar que el cribado poblacional estándar está basado en los criterios de 2013 del US Preventive Services Task Force (USPSTF), una de las guías más utilizadas para la detección temprana de cáncer de pulmón en Estados Unidos y en otros países.

El modelo incorporó datos procedentes de la literatura científica y de la práctica clínica de un panel multidisciplinar de expertos, que incluyó neumólogos, oncólogos, radiólogos y economistas de la salud. Los costes del estudio se calcularon en euros, considerando únicamente los costes directos asociados con los procedimientos de cribado, el tratamiento y el seguimiento de los pacientes. También se realizaron análisis de sensibilidad deterministas y probabilísticos para evaluar la solidez de los resultados ante diferentes supuestos y variabilidad en los parámetros.

“El algoritmo analiza de manera más detallada el riesgo individual de padecer cáncer de pulmón, lo que permite una mejor selección de los candidatos al cribado”, explica el especialista. “Según las estimaciones, el uso de esta estrategia supondría un ahorro de cientos de millones de euros para el sistema sanitario, al reducir la cantidad de exploraciones radiológicas innecesarias”, puntualiza.

Resultados del estudio

Los resultados obtenidos en el estudio sugieren que el cribado dirigido utilizando el algoritmo LungFlag es más eficiente y menos costoso que el cribado poblacional generalizado.

En cuanto a la efectividad, los resultados mostraron que la implementación de LungFlag en lugar de un cribado poblacional basado en los criterios del USPSTF reduce drásticamente el número de tomografías computarizadas de baja dosis (TCBD o TAC) necesarias para detectar el cáncer de pulmón en una población de riesgo.

Seijo asegura que “el TAC de baja dosis es una prueba de imagen más costosa en comparación con otras pruebas de cribado, como la mamografía, el PSA para el cáncer de próstata o la detección de sangre oculta en heces”. Esto se debe a que, aunque no requiere contraste, su coste es significativo debido a la infraestructura necesaria para su realización. “Por ello, minimizar el número de pruebas innecesarias mediante una mejor identificación de los individuos en riesgo es fundamental para la sostenibilidad del sistema de salud”.

“El algoritmo analiza el riesgo individual de padecer cáncer de pulmón y permite una mejor selección de los candidatos al cribado”

De hecho, el 56% de una cohorte de 3.835.128 personas que cumplirían los criterios del USPSTF requerirían TCBD bajo el modelo de cribado generalizado, mientras que con LungFlag este porcentaje se reduciría al 6%, lo que representa una reducción significativa de los costes relacionados con la realización de estas exploraciones radiológicas.

El especialista indica que “actualmente, las sociedades científicas recomiendan el cribado para personas de entre 50 y 80 años con antecedentes de tabaquismo equivalentes a un consumo de un paquete diario durante 20 o 30 años”. “Sin embargo, estos criterios no tienen en cuenta otros factores de riesgo como antecedentes familiares, predisposición genética o exposiciones ambientales y laborales”.

En términos de coste-efectividad, LungFlag demostró ser una estrategia potente frente a la ausencia de cribado y más eficiente que el cribado poblacional. Si bien el cribado poblacional podría ahorrar vidas, la relación coste-efectividad incremental (ICER) para este cribado frente a LungFlag fue de 72.000 euros por año de vida ajustado por calidad (QALY, por sus siglas en inglés).

Este valor sugiere que el cribado con LungFlag es una estrategia coste-efectiva en comparación con el cribado poblacional, ya que la cantidad de recursos necesarios para obtener un beneficio adicional en términos de años de vida ajustados por calidad es significativamente más baja.

De acuerdo con Seijo, “el impacto económico del uso de este algoritmo sería inmediato, ya que aproximadamente el 75% del coste del cribado de cáncer de pulmón corresponde a la realización de exploraciones radiológicas por TAC”. Así, el especialista recalca que “reducir el número de exploraciones mediante un mejor cribado disminuiría significativamente los gastos desde el primer momento”.

Este modelo es una herramienta que ayudar en la toma de decisiones por parte de las administraciones sanitarias, demostrando mediante simulaciones que el uso de inteligencia artificial en la selección de pacientes puede optimizar los recursos disponibles.

Por otro lado, el modelo también mostró que la ausencia de cribado generaría una pérdida de efectividad de -224.031 años de vida y de -97.612 QALY, que se vería compensada por un ahorro de 7.053 millones de euros. Es decir, mientras que la falta de un programa de cribado podría ser menos costosa a corto plazo, a largo plazo los costes en términos de vidas perdidas y en calidad de vida podrían ser mucho mayores.

Ventajas del cribado dirigido con LungFlag

La principal ventaja de utilizar un algoritmo predictivo como LungFlag es la capacidad de seleccionar de manera más precisa a los pacientes que tienen un alto riesgo de desarrollar cáncer de pulmón, lo que permite reducir las pruebas innecesarias y centrarse en aquellos individuos que realmente se beneficiarían de la realización de un cribado.

Esta personalización de la estrategia de cribado se basa en un conjunto de variables clínicas como la historia de tabaquismo, la edad, la presencia de enfermedades pulmonares preexistentes y otros factores relacionados con el riesgo de cáncer de pulmón.

Según explica Seijo “un aspecto crucial a tener en cuenta es que los actuales criterios de cribado dejan fuera a un porcentaje significativo de pacientes con cáncer de pulmón”.

De este modo ejemplifica la situación con un estudio del Grupo Español de Cáncer de Pulmón (GECP) que ha demostrado que aproximadamente el 50% de las mujeres diagnosticadas con esta enfermedad en España no cumplen los criterios de edad y tabaquismo, “lo que significa que quedarían excluidas del cribado si solo se aplicaran estos parámetros”. “Por lo tanto, es esencial trabajar en ambas direcciones: reducir el número de cribados innecesarios y, al mismo tiempo, identificar a personas con riesgo elevado que actualmente no serían incluidas”.

Un aspecto clave es que entre el 80% y el 85% de los casos de cáncer de pulmón corresponden a la variante no microcítica, que tiende a diagnosticarse en etapas avanzadas, cuando las opciones de tratamiento curativo son limitadas.

“Un aspecto a tener en cuenta es que los actuales criterios de cribado dejan fuera a un porcentaje significativo de pacientes con cáncer de pulmón”

La detección temprana de estos casos mediante el cribado reduce significativamente las tasas de mortalidad y mejora las perspectivas de tratamiento, especialmente cuando se detectan en etapas más tempranas, en las cuales el pronóstico es mucho más favorable.

“Otro punto a destacar es la reducción del coste de los tratamientos oncológicos al detectar el cáncer en fases más tempranas, ya que, actualmente, dos tercios de los casos de cáncer de pulmón se diagnostican en estadios avanzados, en los cuales los tratamientos son mucho más costosos y tienen un impacto significativo en la calidad de vida de los pacientes”, afirma el especialista.

“La inmunoterapia, por ejemplo, aunque efectiva, supone un gasto de cientos de miles de euros por año ajustado a calidad de vida y, en comparación, el cribado tiene un coste estimado de 2.000 euros por año de vida ajustado a calidad, lo que representa un ahorro de entre 10 y 100 veces en relación con el tratamiento de estadios avanzados”, explica el especialista.

En este línea, en los casos diagnosticados en estadios iniciales, la cirugía ofrece una posibilidad de curación en el 80% de los pacientes, permitiendo que muchos de ellos retomen su vida normal en pocas semanas.

En los tres escenarios analizados (cribado con LungFlag, cribado generalizado según los criterios del USPSTF y no realizar cribado), el estudio evidenció que la implementación de LungFlag reduce notablemente el uso de TCBD, lo que no solo contribuye a la eficiencia económica, sino que también reduce la exposición de los pacientes a la radiación, minimizando también los riesgos asociados con las pruebas de imagen repetidas.

Este algoritmo podría ser beneficioso para otras patologías con alto impacto en la salud pública de nuestro país y de los países de nuestro entorno. De acuerdo con Seijo “esta estrategia de cribado también podría aplicarse a otras enfermedades, ya que el TAC de baja dosis no solo permite la detección de nódulos pulmonares sospechosos, sino que también identifica signos de enfermedades cardiovasculares, como la presencia de calcio en las arterias coronarias, lo que permite evaluar el riesgo de infarto o enfermedad cerebrovascular”.

Además, el experto asegura que varios estudios han mostrado que, en programas de cribado de cáncer de pulmón, una cuarta parte de las muertes se debían a enfermedad cardiovascular, lo que resalta la importancia de este tipo de evaluación.

Implicaciones en la política sanitaria

Los hallazgos de este estudio tienen importantes implicaciones para las políticas de salud pública en España. La Organización Mundial de la Salud estima que aproximadamente el 30% de los casos de cáncer de pulmón podrían curarse si se detectan y tratan a tiempo. Implementar estrategias de cribado más eficientes, como el modelo LungFlag, podría ayudar a reducir la mortalidad por cáncer de pulmón, mejorar la calidad de vida de los pacientes y optimizar los recursos sanitarios.

En la actualidad, la herramienta LungFlag ya se está utilizando en varios proyectos de cribado en España, y los resultados de este estudio podrían influir en la toma de decisiones sobre la implementación de programas de cribado a nivel nacional.

En este sentido, Seijo asegura que “desde una perspectiva económica, la implementación de algoritmos de inteligencia artificial para optimizar los cribados no supone un coste elevado”. “De hecho, ya se están utilizando estrategias similares en algunas regiones, como Galicia, y es que la rápida evolución de la inteligencia artificial sugiere que estos algoritmos serán cada vez más accesibles y rentables, facilitando su adopción a nivel institucional y personal para la toma de decisiones en salud preventiva”, señala el especialista.

Esta estrategia podría aplicarse a otras patologías, ya que el TAC también identifica signos cardiovasculares

Al centrarse en los pacientes con mayor riesgo, se reduce la carga sobre los sistemas de salud, al tiempo que se mejora la efectividad del cribado. Como señala Seijo, “lo relevante es que el cribado sea coste-beneficioso, y este estudio demuestra que el uso de algoritmos para identificar a los pacientes de mayor riesgo permite optimizar la estrategia”.

Además, cabe destacar que los hallazgos obtenidos de esta investigación no solo son relevantes para España, sino que también podrían tener implicaciones para otros países con una alta carga de cáncer de pulmón, especialmente aquellos con sistemas de salud que buscan implementar estrategias de cribado de manera más eficiente y sostenible.

Estrategia coste-efectiva

El estudio demuestra que el cribado de cáncer de pulmón utilizando el algoritmo LungFlag es una estrategia coste-efectiva y eficiente, que optimiza el uso de recursos y mejora la efectividad del cribado en comparación con el cribado generalizado.

Esta metodología dirigida permite detectar de manera más precisa a los pacientes con mayor riesgo, lo que reduce las pruebas innecesarias, mejora la calidad de vida de los pacientes y contribuye a la sostenibilidad del sistema sanitario. En un contexto como el español, donde los recursos son limitados y la carga del cáncer de pulmón es elevada, adoptar estrategias de cribado más personalizadas podría ser una medida clave para mejorar los resultados en salud pública y reducir la mortalidad asociada a esta enfermedad.

En conclusión, la implementación del modelo predictivo LungFlag representa un avance significativo en la detección temprana del cáncer de pulmón, permitiendo una mejor selección de pacientes en riesgo y optimizando el uso de los recursos sanitarios. Frente al cribado poblacional generalizado, esta estrategia basada en inteligencia artificial demuestra ser más eficaz y coste-efectiva, reduciendo la cantidad de exploraciones innecesarias y mejorando la detección de casos en fases tempranas, cuando las opciones de tratamiento son más efectivas. Además, sus implicaciones van más allá del cáncer de pulmón, ya que podría aplicarse a otras patologías con alto impacto en la salud pública.