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

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 Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
SISTEMA DE EXTRACCIÓN DE ÁCIDOS NUCLEICOS
NEOS-96 XT
Multi-Chamber Washer-Disinfector
WD 390
Hematology Consumables
Bioblood Devices

Canales

Inmunología

ver canal
Imagen: Los hallazgos resaltan el potencial de los perfiles inmunológicos basados ​​en la sangre para proporcionar una imagen más completa de cómo responden los pacientes a la inmunoterapia. (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Análisis de sangre de células inmunitarias podría predecir respuesta a inmunoterapia en melanoma

El melanoma sigue siendo uno de los cánceres de piel más letales, aunque los resultados mejoran notablemente cuando la enfermedad se detecta en una fase temprana. La inmunoterapia ha prolongado... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: El panel QIAstat-Dx BCID GPF Plus AMR es el primer panel QIAstat-Dx para infecciones del torrente sanguíneo que recibe la aprobación de la FDA (Fotografía cortesía de Qiagen)

La FDA aprueba panel de una hora para detectar infecciones del torrente sanguíneo y resistencia antimicrobiana

Las infecciones del torrente sanguíneo pueden progresar rápidamente a sepsis, una afección potencialmente mortal que afecta a un estimado de 1,7 millones de adultos en los EE.... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: el panel combina diagnósticos basados ​​en biomarcadores con algoritmos digitales avanzados para permitir una evaluación no invasiva utilizando datos clínicos disponibles de forma rutinaria (Fotografía cortesía de Adobe Stock)

Panel de algoritmos ayuda a evaluar la fibrosis hepática y vigilar el cáncer de hígado

La enfermedad hepática crónica es común y suele progresar de forma silenciosa, lo que aumenta el riesgo de cirrosis y carcinoma hepatocelular cuando no se detecta de manera temprana.... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.