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#INTELIGENCIAARTIFICIAL #ONCOLOGÍA #CÁNCER

Hacia un diagnóstico del cáncer rápido y preciso mediante la inteligencia artificial

Un nuevo sistema de IA podría aprender de las bases de datos de muestras existentes y ayudar a los patólogos en la detección del cáncer

Hacia un diagnóstico del cáncer rápido y preciso mediante la inteligencia artificial
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En los últimos años se ha acelerado la implementación de la patología digital, que poco a poco va sustituyendo a las tradicionales observaciones de muestras en el microscopio. En este sentido, las nuevas tecnologías, y en especial la inteligencia artificial (IA), pueden resultar de ayuda para los patólogos a la hora de diagnosticar enfermedades a partir de imágenes digitales o digitalizadas.

Sin ir más lejos, un sistema de IA podría aprender de muestras de biopsias ya catalogadas y confirmadas para emitir un diagnóstico rápido y preciso sobre nuevas muestras tisulares de pacientes sospechosas de ser patológicas.

Esta es la aproximación que ha seguido un equipo de ingenieros a la hora de desarrollar una IA capaz de buscar e indexar con éxito casi 30.000 muestras digitalizadas en alta resolución de la base de datos The Cancer Genome Atlas. Dicho archivo contiene muestras digitalizadas de casi 11.000 pacientes de cáncer, y cubre 25 sitios anatómicos y 32 subtipos de tumores.

La IA se mostró altamente precisa tanto en muestras congeladas como en permanentes

Los expertos testearon la IA a lo largo de cuatro meses mediante ordenadores con altas capacidades y rendimientos, según explican en un trabajo publicado en NPJ Digital Medicine.

Mediante un método de consenso computacional que recomienda un diagnóstico para cada muestra, el nuevo sistema se mostró altamente preciso tanto en muestras de tejidos congeladas como en muestras histopatológicas permanentes. Por ejemplo, la IA fue capaz de identificar el 99% de los cistoadenocarcinomas serosos de ovario, el mismo porcentaje de melanomas, el 98% de los adenocarcinomas de próstata y el 100% de los timomas.

A raíz de estos resultados, los investigadores concluyen que el consenso computacional alcanzado por IA es útil para emitir diagnósticos siempre que haya suficientes muestras disponibles para cada subtipo de cáncer.

Fuente: University of Waterloo.

Referencia
Kalra S, Tizhoosh HR, Shah S, et al. Pan-cancer diagnostic consensus through searching archival histopathology images using artificial intelligence. NPJ Digit Med. 3,31(2020). doi:10.1038/s41746-020-0238-2

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