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




Nuevo sistema de inteligencia artificial detecta el cáncer de mama con casi un 100% de precisión

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 08 Jul 2024
Imagen: El nuevo sistema de IA puede ayudar con el diagnóstico del cáncer de mama (foto cortesía de David Litman/Shutterstock)
Imagen: El nuevo sistema de IA puede ayudar con el diagnóstico del cáncer de mama (foto cortesía de David Litman/Shutterstock)

El cáncer de mama representa el 30 % de todos los nuevos diagnósticos de cáncer en mujeres anualmente, y las proyecciones de la Sociedad Estadounidense contra el Cáncer (ACS) indican que 42.500 mujeres sucumbirán a la enfermedad en 2024. Ahora, los investigadores han desarrollado una nueva arquitectura de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar el cáncer de mama con una notable precisión del 99.72 %, demostrando el potencial para redefinir la patología digital.

Este desarrollo sigue a una iniciativa anterior del mismo equipo de investigación de la Universidad Northeastern (Boston, MA, EUA) que lanzó una aplicación de IA basada en la web destinada a diagnosticar el cáncer de próstata de manera más eficiente y precisa. Estos proyectos son parte de un esfuerzo más amplio para establecer una plataforma en línea que permita a los médicos utilizar técnicas avanzadas de inteligencia artificial para diagnosticar diversos cánceres. Para el proyecto sobre el cáncer de mama, el equipo de investigación utilizó la Base de Datos Histopatológica de Cáncer de Mama de acceso público, que incluye imágenes de tejidos mamarios tanto malignos como benignos. Aprovechando este recurso, construyeron un modelo conjunto de aprendizaje profundo que integra múltiples modelos para mejorar la precisión del diagnóstico y minimizar los errores, entrenándolo en las imágenes de tejido mamario proporcionadas.

El sistema de inteligencia artificial analiza imágenes de alta resolución para identificar patrones cancerosos, aprendiendo de datos históricos para mejorar sus capacidades de diagnóstico. Este modelo de IA está diseñado para no pasar por alto ningún tumor en las biopsias y mantiene su eficacia independientemente del número de análisis realizados. El objetivo es que esta tecnología no sólo acelere y mejore el tratamiento de los pacientes, sino que también ayude en el desarrollo de nuevos modelos de IA. Estos modelos podrían potencialmente diagnosticar cánceres raros y menos comunes, que tradicionalmente sufren de una falta de datos disponibles de pacientes.

"Es como recibir el diagnóstico de varios médicos y votar para elegir la mejor decisión", dijo Saeed Amal, profesor de investigación de bioingeniería de Northeastern, quien lideró el equipo de investigación. Sus hallazgos fueron publicados en la revista Cancers el 14 de junio de 2024.

Enlaces relacionados:
Universidad del Noroeste
Base de datos histopatológica del cáncer de mama

Miembro Oro
Clinical Chemistry Assay
Sorbitol Dehydrogenase (SDH)
Software de laboratorio
Acusera 24•7
New
LAIR2 Antibody Pair Set
LAIR2 Antibody Pair [Biotin]
New
Rapid Sepsis Test
SeptiCyte RAPID

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.