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
PURITAN MEDICAL

Deascargar La Aplicación Móvil




Cáncer de próstata se diagnostica mejor usando la inteligencia artificial

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 29 Jan 2020
Imagen: Microfotografía de una biopsia histológica de un adenocarcinoma prostático, tipo convencional (acinar), la forma más común de cáncer de próstata (Fotografía cortesía de Nephron).
Imagen: Microfotografía de una biopsia histológica de un adenocarcinoma prostático, tipo convencional (acinar), la forma más común de cáncer de próstata (Fotografía cortesía de Nephron).
El cáncer de próstata es un tipo de cáncer frecuente, pero no siempre agresivo: mueren más hombres con cáncer de próstata que por cáncer de próstata. Sin embargo, su tratamiento tiene muchas consecuencias para la calidad de vida de los pacientes, por lo que poder determinar la agresividad es un paso importante para elegir un tratamiento.

Para determinar la agresividad del cáncer, se toman biopsias de la próstata, que son cualificadas por un patólogo. Este “puntaje de Gleason” se usa, a continuación, para clasificar las biopsias en cinco grupos, los Grupos de Grado de Gleason, que indican el riesgo de morir debido al cáncer de próstata. Sin embargo, este es un proceso subjetivo; si el paciente es tratado y cómo, puede depender del patólogo que evalúa el tejido.

Un equipo de científicos del Centro Médico de la Universidad Radboud (Nijmegen, Países Bajos) desarrolló un sistema de IA que examina esas biopsias de la misma manera en que lo hace un patólogo. El sistema de IA también determina el puntaje de Gleason, y luego el sistema puede clasificar una biopsia de acuerdo con los Grupos de Grado de Gleason. Mediante el aprendizaje profundo, el sistema examinó miles de imágenes de biopsias para saber qué es una próstata sana y cómo se ve el tejido de cáncer de próstata más o menos agresivo. Se usó una técnica de etiquetado semiautomático para evitar la necesidad de anotaciones manuales por parte de los patólogos, utilizando los informes de los patólogos como el estándar de referencia durante el entrenamiento. El sistema fue desarrollado para delinear glándulas individuales, asignar patrones de crecimiento de Gleason y determinar el grado a nivel de biopsia.

Los investigadores recolectaron 5.759 biopsias de 1.243 pacientes. El sistema desarrollado logró un alto acuerdo con el estándar de referencia y obtuvo un puntaje alto en los umbrales de decisión clínica: benigno versus maligno (área bajo la curva 0,99), grupo de grado de 2 o más (0,978) y grupo de grado 3 o más (0,974). En un experimento de observación, el sistema de aprendizaje profundo obtuvo una puntuación más alta (kappa 0,854) que el panel (kappa mediana 0,819), superando a 10 de 15 observadores patólogos. En el conjunto de datos de prueba externo, el sistema obtuvo una concordancia alta con el estándar de referencia establecido independientemente por dos patólogos (kappa cuadrático de Cohen 0,723 y 0,707) y dentro de la variabilidad interobservador (kappa 0,71).

Los autores concluyeron que su sistema automatizado de aprendizaje profundo logró un desempeño similar al de los patólogos para la clasificación de Gleason y podría contribuir, potencialmente, al diagnóstico de cáncer de próstata. El sistema podría ayudar potencialmente a los patólogos mediante el examen de biopsias, proporcionando segundas opiniones sobre el grado y presentando mediciones cuantitativas de los porcentajes de volumen. El estudio fue publicado el 8 de enero de 2020 en la revista The Lancet Oncology.

Enlace relacionado:
Centro Médico de la Universidad Radboud

Miembro Oro
CONTROL DE CALIDAD DE TROPONINA T
Troponin T Quality Control
CONTROLADOR DE PIPETA SEROLÓGICAPIPETBOY GENIUS
New
Rapid Test Reader
DIA5000
New
Miembro Oro
Quality Control Material
iPLEX Pro Exome QC Panel

DIASOURCE (A Biovendor Company)

Canales

Microbiología

ver canal
Imagen: el nuevo dispositivo de mano para prueba de TB  mejora significativamente la detección de la enfermedad en pacientes con VIH (foto cortesía de Vincent Postle/Universidad de Tulane)

Prueba tamaño de tarjeta mejora detección de tuberculosis en zonas altas en VIH

Las pruebas actuales de tuberculosis (TB) enfrentan limitaciones importantes cuando se trata de diagnosticar con precisión la infección en personas que viven con VIH. El VIH, una coinfección... Más
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.