Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
Werfen

Deascargar La Aplicación Móvil




Inteligencia artificial ayuda a identificar cáncer de piel precoz

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 26 Sep 2017
Image
Image
Una nueva tecnología utiliza la inteligencia artificial (IA) para ayudar a detectar el cáncer de piel, melanoma, antes que los métodos actuales y para ayudar a reducir el número de biopsias innecesarias. El método basado en la IA emplea software de aprendizaje automático para analizar imágenes de lesiones de la piel y proporcionar a los médicos datos objetivos sobre biomarcadores reveladores para él melanoma.

Alexander Wong, profesor de la Universidad de Waterloo (Waterloo, Canadá), dijo: “Esto podría ser una herramienta muy poderosa para tomar decisiones clínicas en el cáncer de piel”. “Entre más interpretable sea la información, mejores son las decisiones que se pueden tomar”. El profesor Wong desarrolló la tecnología en colaboración con Daniel Cho, un antiguo estudiante de doctorado en Waterloo, con David Clausi, profesor en Waterloo, y con Farzad Khalvati, un profesor adjunto en Waterloo y científico en Sunnybrook.

Actualmente, los dermatólogos dependen, en gran medida, de exámenes visuales subjetivos de las lesiones cutáneas (por ejemplo, lunares) para decidir si a los pacientes les deben practicar biopsias para diagnosticar la enfermedad. El nuevo sistema descifra los niveles de sustancias biomarcadoras en las lesiones, agregando información consistente y cuantitativa a las evaluaciones basadas actualmente sólo en la apariencia visual. En particular, los cambios en la concentración y distribución de la eumelanina (le da color a la piel) y de la hemoglobina son fuertes indicadores de melanoma.

“Puede haber un gran tiempo muerto antes de que los médicos incluso sepan qué le pasa al paciente”, dijo el Prof. Wong, “Nuestro objetivo es acortar ese proceso”. El sistema de IA se encontró usando decenas de miles de imágenes de la piel y sus niveles correspondientes de eumelanina y de hemoglobina. Proporciona a los médicos información objetiva sobre las características de las lesiones para ayudarles a identificar o descartar el melanoma antes de decidir si deben tomar una acción más invasiva. La tecnología podría estar disponible para los médicos a partir de 2018.

La investigación fue presentada recientemente en el 14° Congreso Internacional sobre Análisis y Reconocimiento de Imágenes (ICIAR 2017, 5 al 7 de julio de 2017, Montreal, Canadá).

Miembro Oro
PRUEBA DE VIRUS SINCITIAL RESPIRATORIO
OSOM® RSV Test
KIT DE PRUEBA POC PARA H.PYLORI
Hepy Urease Test
Miembro Plata
PLACAS PARA PCR
Diamond Shell PCR Plates
Autoimmune Liver Diseases Assay
Microblot-Array Liver Profile Kit

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: los analizadores hospitalarios existentes ofrecen un método de bajo costo para detectar vacunas falsas (fotografía cortesía de 123RF)

Analizadores hospitalarios existentes pueden identificar productos médicos líquidos falsos

Los medicamentos falsificados y de calidad inferior siguen siendo una grave amenaza para la salud mundial. Según estimaciones de la Organización Mundial de la Salud, el 10,5 % de los medicamentos... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: el kit de extracción de ADN libre de células (ADNlc) de Monarch Mag proporciona aislamiento de ADNlc de baja abundancia a partir de una variedad de biofluidos (fotografía cortesía de New England Biolabs)

Nuevo kit de extracción permite aislamiento consistente y escalable de ADNlc de biofluidos

El ADN circulante libre de células (ADNlc) presente en plasma, suero, orina y líquido cefalorraquídeo suele estar presente en bajas concentraciones y suele estar muy fragmentado, lo... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: el biomarcador computacional TmS analiza la expresión genética tumoral y los datos del microambiente para guiar las decisiones de tratamiento (fotografía cortesía del MD Anderson Cancer Center)

Nuevo biomarcador predice respuesta a quimioterapia en cáncer de mama triple negativo

El cáncer de mama triple negativo es una forma agresiva de cáncer de mama en la que las pacientes suelen mostrar respuestas muy variables a la quimioterapia. Predecir quién se ben... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: NG-TEST Candida auris es el primer inmunoensayo de flujo lateral diseñado específicamente para identificar C. auris a partir de muestras cultivadas en 15 minutos (fotografía cortesía de NG Biotech)

Prueba rápida promete respuestas inmediatas a infecciones resistentes a medicamentos

Los patógenos resistentes a los fármacos siguen representando una amenaza creciente en los centros sanitarios, donde una detección tardía puede dificultar el control de brotes... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.