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Herramienta de diagnóstico de patología basada en IA detecta siete tipos de cáncer gástrico

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 16 Sep 2022

Imagen: una herramienta de diagnóstico en desarrollo ha logrado expandir su detección de IA a siete tipos de cáncer gástrico (Fotografía cortesía de Evident)

Existe una creciente demanda de herramientas de diagnóstico que puedan ayudar a reducir la carga de trabajo de los patólogos. Ahora, los investigadores que desarrollan una herramienta de diagnóstico de patología basada en IA han logrado expandir su detección de IA a siete tipos de cáncer gástrico, destacando su versatilidad para una variedad de aplicaciones de patología.

Evident (Waltham, MA, EUA), una subsidiaria de propiedad total de Olympus Corporation, anunció los últimos resultados de su programa de investigación conjunta en curso para crear una herramienta de diagnóstico de patología basada en IA en la 20ª reunión anual de la Sociedad Japonesa de Patología Digital. En 2017, Evident, junto con sus colaboradores, comenzó a desarrollar la herramienta de diagnóstico de patología basada en IA. La primera fase de prueba mostró que la herramienta de diagnóstico podía identificar con éxito tejido de adenocarcinoma a partir de imágenes de diapositivas completas de patología. Como parte de la segunda fase de investigación que comenzó en noviembre de 2020, la herramienta se probó en 2.717 imágenes de diapositivas completas de patología proporcionadas por seis hospitales en Japón para mejorar su versatilidad y precisión.

Al aumentar significativamente la cantidad de datos de imágenes a través de la colaboración con los hospitales, la herramienta de diagnóstico mejoró su detección de IA de adenocarcinoma de tipo tubular y pobremente diferenciado y amplió su detección de IA para identificar otros cánceres gástricos. Logró una tasa de falsos negativos de 0 a 2,5 % en siete tipos de cáncer gástrico: adenocarcinoma, de tipo tubular, papilar, mucinoso y poco diferenciado, tumor del estroma gastrointestinal, linfoma MALT y linfoma difuso de células B grandes. Se estableció un umbral de discriminación de IA común para todos los hospitales, lo que demuestra la versatilidad mejorada del software. A medida que continúa la segunda fase de investigación, Evident tiene como objetivo perfeccionar aún más la herramienta para prepararla para uso comercial. El objetivo de este programa es ofrecer un software de diagnóstico de patología de IA que pueda ayudar a los patólogos para 2023.

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