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




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)
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.

Enlaces relacionados:
Evident

Miembro Oro
HISOPOS DE FIBRA FLOCADA
Puritan® Patented HydraFlock®
Software de laboratorio
Acusera 24•7
New
Urine Analyzer
respons® UDS100
New
Prefilled Tubes
Prefilled 5.0ml Tubes

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: Diseñado originalmente para la detección del cáncer de pulmón y el monitoreo de la resistencia, la prueba también muestra potencial para identificar señales relacionadas con la fibrosis pulmonar (crédito de la imagen: iStock)

Nanosensor basado en orina monitorea cáncer de pulmón y fibrosis de forma no invasiva

El cáncer de pulmón sigue siendo difícil de monitorear para detectar progresión temprana y resistencia al tratamiento, mientras que la fibrosis pulmonar continúa planteando... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: la primera autora del estudio, Emilie Newsham Novak, trabajando con las muestras en el Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas (Fotografía cortesía de la Universidad Rice).

Muestras simuladas realistas buscan acelerar el desarrollo de pruebas de cáncer de cuello uterino

El cáncer de cuello uterino sigue siendo altamente prevenible, pero el acceso a las pruebas de detección es limitado en muchos entornos de bajos y medianos ingresos. Las pruebas de referencia... Más

Hematología

ver canal
Imagen: Resumen gráfico (Waclawiczek A, Leppä AM, Renders S, et al. Cell Stem Cell, 2026. doi:10.1016/j.stem.2026.04.012)

Los biomarcadores de células madre podrían orientar el tratamiento en la leucemia mieloide aguda

La leucemia mieloide aguda (LMA) es un cáncer de sangre agresivo que afecta con mayor frecuencia a adultos mayores y que, a pesar de los avances terapéuticos, aún presenta un pronóstico... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: La iniciativa combina datos epidemiológicos y microbiológicos con la secuenciación del genoma completo para caracterizar los linajes hospitalarios circulantes y los determinantes de resistencia (crédito de la imagen: Shutterstock)

Vigilancia genómica a gran escala rastrea bacterias resistentes en hospitales europeos

La resistencia a los antimicrobianos (RAM) representa una amenaza creciente para la seguridad del paciente, ya que las Enterobacterales resistentes a los carbapenémicos causan infecciones difíciles... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.