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.

Please note that the LabMedica website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
PURITAN MEDICAL

Deascargar La Aplicación Móvil




IA supera a patólogos expertos en predicción de propagación del cáncer de pulmón

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 08 Apr 2024
Print article
Imagen: La IA superó a los patólogos expertos en la predicción de qué casos de cáncer de pulmón probablemente experimenten metástasis (Fotografía cortesía de Shutterstock/Kateryna Kon)
Imagen: La IA superó a los patólogos expertos en la predicción de qué casos de cáncer de pulmón probablemente experimenten metástasis (Fotografía cortesía de Shutterstock/Kateryna Kon)

Durante años, la comunidad médica ha estado luchando con el desafío de predecir qué pacientes con cáncer de pulmón tienen más probabilidades de experimentar metástasis. Esta información es crucial para el tratamiento de pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP) en etapa temprana, ya que influye en si deben someterse a tratamientos agresivos como quimioterapia o radiación después de la cirugía de pulmón. Más de la mitad de los pacientes con CPCNP en etapa I-III eventualmente enfrentan metástasis cerebrales, pero para muchos otros, estos tratamientos intensivos son innecesarios. Ahora, los investigadores han descubierto que la inteligencia artificial (IA) podría ser una herramienta prometedora para ayudar a los médicos con estas decisiones críticas.

Un innovador estudio piloto realizado por Caltech (Pasadena, CA, EUA) y la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis (WUSTL, St. Louis, Mo, EUA) reveló la capacidad de la IA para superar a los patólogos expertos en la predicción de la probabilidad de metástasis del cáncer en pacientes con CPCNP. El estudio implicó entrenar una red de aprendizaje profundo, un tipo sofisticado de programa de IA, utilizando cientos de miles de mosaicos de imágenes derivadas de imágenes de biopsia de 118 pacientes con CPCNP. Los patólogos suelen revisar estas imágenes en busca de anomalías celulares que indiquen la progresión del cáncer. La IA se probó con 40 imágenes de biopsia adicionales para evaluar su capacidad para predecir metástasis cerebrales, demostrando una sorprendente precisión del 87 %, superando la tasa de precisión del 57 % de cuatro patólogos expertos.

En particular, las predicciones de la IA fueron aún más precisas para los pacientes con CPCNP en etapa más temprana (etapa I) y se basaron en portaobjetos microscópicos estándar. Los investigadores creen que la incorporación de más datos, como la gravedad de la enfermedad y los biomarcadores, podría mejorar las capacidades predictivas de la IA. Sin embargo, los investigadores advierten que este es sólo un paso inicial y que es necesario un estudio más amplio para validar estos hallazgos. Curiosamente, la IA no revela explícitamente los factores que influyen en sus predicciones, lo que ha llevado a investigaciones en curso para decodificar las complejas características de las células tumorales y su entorno que podría estar analizando. En el futuro, los científicos de Caltech pretenden desarrollar instrumentos y procedimientos mejorados para recopilar imágenes de biopsia uniformes y de alta calidad, lo que podría perfeccionar aún más la precisión de las predicciones de la IA en el tratamiento del cáncer.

"El tratamiento excesivo de los pacientes con cáncer es un gran problema", afirmó Changhuei Yang, profesor Thomas G. Myers de Ingeniería Eléctrica, Bioingeniería e Ingeniería Médica en Caltech. "Nuestro estudio piloto indica que la IA puede ser muy buena para decirnos, en particular, qué pacientes tienen muy pocas probabilidades de desarrollar metástasis de cáncer cerebral".

"Nuestro estudio es una indicación de que los métodos de IA pueden ser capaces de hacer predicciones significativas que sean lo suficientemente específicas y sensibles como para impactar el tratamiento de los pacientes", añadió Richard Cote, jefe del Departamento de Patología e Inmunología de WUSTL.

Enlaces relacionados:
Caltech
WUSTL

Miembro Platino
PRUEBA RÁPIDA COVID-19
OSOM COVID-19 Antigen Rapid Test
Magnetic Bead Separation Modules
MAG and HEATMAG
PRUEBA DE ANTIPÉPTIDO CÍCLICO CITRULINADO
GPP-100 Anti-CCP Kit
New
Miembro Oro
ANALIZADOR DE VIABILIDAD/DENSIDAD CELULAR AUTOMATIZADO
BioProfile FAST CDV

Print article

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: El ionizador miniatura impreso en 3D es un componente clave de un espectrómetro de masas (foto cortesía del MIT)

Espectrómetro de masas impreso en 3D para el punto de atención supera a los modelos de última generación

La espectrometría de masas es una técnica precisa para identificar los componentes químicos de una muestra y tiene un potencial significativo para monitorear estados de salud de enfermedades... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: un análisis de sangre podría predecir el riesgo de cáncer de pulmón con mayor precisión y reducir el número de escaneos requeridos (foto cortesía de 123RF)

Prueba de sangre predice con precisión el riesgo de cáncer de pulmón y reduce la necesidad de escaneos de TC

El cáncer de pulmón es extremadamente difícil de detectar tempranamente debido a las limitaciones de las tecnologías de detección actuales, que son costosas, a veces... Más

Hematología

ver canal
Imagen: El ensayo de Procleix Arboplex ha recibido la marca CE (foto cortesía de Grifols)

Primera prueba NAT 4 en 1 para el cribado de arbovirus podría reducir el riesgo de infecciones transmitidas por transfusiones

Los arbovirus representan una amenaza emergente para la salud mundial, exacerbada por el cambio climático y el aumento de la conectividad mundial que está facilitando su propagación a nuevas regiones.... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: los exosomas pueden ser un biomarcador prometedor para el rechazo celular después del trasplante de órganos (foto cortesía de Nicolas Primola/Shutterstock)

Análisis de sangre para diagnóstico de rechazo celular después de trasplante de órganos podría reemplazar las biopsias quirúrgicas

Los órganos trasplantados enfrentan constantemente el riesgo de ser rechazados por el sistema inmunológico del receptor, que los diferencia de los órganos no propios mediante... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Las innovaciones del analizador DXI 9000 abordan las necesidades de velocidad, confiabilidad, reproducibilidad, calidad y expansión del menú (foto cortesía de Beckman Coulter)

Nuevos ensayos de hepatitis con marcado CE permite la detección temprana de infecciones

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), se estima que 354 millones de personas en todo el mundo padecen hepatitis B o C crónica. Estos virus son las principales causas de... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: el chip optofluídico de nanoporo utilizado en el nuevo sistema de diagnóstico (foto cortesía de UC Santa Cruz)

Nuevo sistema de diagnóstico de laboratorio en un chip iguala la precisión de las pruebas de PCR

Si bien las pruebas de PCR son el estándar de oro en cuanto a precisión para las pruebas de virología, tienen limitaciones como la complejidad, la necesidad de operadores de laboratorio capacitados y tiempos... Más
Copyright © 2000-2024 Globetech Media. All rights reserved.