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
INTEGRA BIOSCIENCES AG

Deascargar La Aplicación Móvil




IA mejora detección del cáncer cervical en entornos de bajos recursos

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 24 Oct 2025
Imagen: la IA puede aumentar el acceso de las mujeres a diagnósticos de cáncer de cuello uterino que salvan vidas (fotografía cortesía de Shutterstock)
Imagen: la IA puede aumentar el acceso de las mujeres a diagnósticos de cáncer de cuello uterino que salvan vidas (fotografía cortesía de Shutterstock)

El acceso a la detección del cáncer de cuello uterino en países de ingresos bajos y medios sigue siendo limitado, lo que impide a muchas mujeres acceder a una detección temprana de esta enfermedad potencialmente mortal. La falta de acceso a laboratorios, patólogos e infraestructura sanitaria fiable dificulta la capacidad de diagnóstico y la intervención oportuna. Ahora, un nuevo estudio ha demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede analizar muestras de células cervicales en la atención primaria de salud, mejorando así la precisión y la accesibilidad de la detección en zonas con recursos limitados.

Investigadores del Instituto Karolinska (Estocolmo, Suecia), la Universidad de Uppsala (Uppsala, Suecia) y colaboradores llevaron a cabo el estudio para evaluar un sistema basado en IA para la detección del cáncer de cuello uterino. La investigación se implementó mediante proyectos clínicos en zonas rurales de Kenia y Tanzania, en colaboración con el Hospital Kinondo Kwetu y la Universidad de Salud y Ciencias Afines de Muhimbili, con la participación de 3.000 mujeres. Las muestras celulares se digitalizaron in situ y se analizaron mediante IA, tras lo cual fueron revisadas por expertos médicos. Se capacitó al personal sanitario local para operar el sistema, que se integró en los sistemas de atención médica existentes.

El estudio demostró que el cribado asistido por IA puede mejorar significativamente el acceso al diagnóstico en lugares donde escasean especialistas capacitados y laboratorios. Los hallazgos, publicados en The BMJ, sugieren que el sistema puede permitir la detección y el tratamiento tempranos, reduciendo así las tasas de mortalidad por cáncer de cuello uterino. Sin embargo, la eficacia de la tecnología depende de la disponibilidad de infraestructura sanitaria de apoyo, como electricidad, suministros médicos y la confianza de la comunidad.

Según el equipo de investigación, el diagnóstico basado en IA debe adaptarse a las condiciones locales e integrarse con los programas nacionales de salud para garantizar resultados equitativos. También destacan la necesidad de combinar el análisis celular de IA con las pruebas moleculares del VPH para lograr enfoques de cribado más completos. El desarrollo futuro debe centrarse en la funcionalidad sin conexión y la compatibilidad con recursos limitados para garantizar la eficacia en regiones remotas y desatendidas.

“Solo un tercio de las mujeres en todo el mundo se han sometido a pruebas de detección de cáncer de cuello uterino, a pesar de que esta enfermedad grave es prevenible”, afirma el último autor del estudio, Johan Lundin. “La IA permite la detección en entornos de bajos recursos donde el acceso a patólogos y laboratorios es limitado, y puede acortar el tiempo desde la toma de muestra hasta el diagnóstico”.

Enlaces relacionados:
Instituto Karolinska
Universidad de Uppsala

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
Clinical Chemistry Assay
Sorbitol Dehydrogenase (SDH)
Automated Urinalysis Solution
UN-9000
ANALIZADOR AUTOMÁTICO CLIA
Shine i6000

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: La prueba Galleri de GRAIL utiliza el aprendizaje automático para analizar patrones de ADNcf en busca de señales de cáncer y predecir su ubicación probable para guiar una evaluación adicional.

Prueba sanguínea multicáncer amplía detección a cánceres sin opciones de cribado rutinario

Muchos cánceres letales carecen de cribado rutinario y a menudo se diagnostican solo después de que aparecen los síntomas, lo que limita las opciones curativas. Los programas estándar... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: MPNST es un cáncer del tejido conectivo que rodea los nervios periféricos, siendo la NF1 un factor de riesgo clave (Crédito de la imagen: Nephron/Wikimedia Commons (CC BY-SA 3.0)

Biopsia líquida muestra potencial para detectar y monitorizar tumores malignos de la vaina nerviosa

El tumor maligno de la vaina de los nervios periféricos (MPNST) es uno de los cánceres más graves que afectan a las personas con neurofibromatosis tipo 1 (NF1), pero su reconocimiento oportuno sigue siendo difícil.... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: Resumen gráfico (Turner N, Keam S, Abdel-Wahab N, et al. La cascada inflamatoria guiada por células B perpetúa la colitis mediada por ICI. Cell Reports (2026). doi:10.1016/j.celrep.2026.117969)

Biomarcador sanguíneo podría predecir riesgo de colitis durante terapia con inhibidores de puntos de control

Los inhibidores de puntos de control inmunitario pueden desencadenar colitis inmunorrelacionada que provoca diarrea grave, dolor abdominal e interrupciones del tratamiento. Actualmente, los médicos... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: El ébola sigue siendo una amenaza para la salud pública en rápida evolución con una alta mortalidad, lo que subraya la necesidad de un diagnóstico oportuno y pruebas descentralizadas más cercanas a los pacientes (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Colaboración busca llevar detección sanguínea del ébola fuera de los laboratorios centrales

Co-Diagnostics, Inc. (Salt Lake City, UT, EE. UU.) y ReadyGo Diagnostics Ltd. (Bath, Reino Unido) han iniciado una colaboración para evaluar GoCollect de ReadyGo con la plataforma Co-Dx PCR para... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: ADLM recomienda que las herramientas de inteligencia artificial emergentes sigan los mismos estándares profesionales de supervisión, calidad, validación y monitoreo que las pruebas clínicas tradicionales dentro del marco existente de CLIA (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

ADLM pide actualizar CLIA para apoyar el uso seguro de IA en medicina de laboratorio

Los laboratorios clínicos utilizan cada vez más la inteligencia artificial para verificar, interpretar e informar resultados, pero las salvaguardas de las Enmiendas para la Mejora de los... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.