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La Inteligencia Artificial ayuda a detectar y clasificar el cáncer de próstata

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Un grupo de investigadores del Instituto Karolinska en Suecia y de la Universidad de Tampere en Finlandia han creado un método basado en Inteligencia Artificial (IA) que permite realizar un diagnóstico histopatológico y clasificar el cáncer de próstata, como los uropatólogos líderes en el mundo. Con este sistema de IA se proporciona un diagnóstico más preciso y ayuda a tomar mejores decisiones para el tratamiento. Así se presenta en un estudio de la revista científica The Lancet Oncology.

Martin Eklund, del Instituto Karolinska y director del estudio, asegura que los resultados “muestran que es posible utilizar un sistema de IA para detectar y clasificar el cáncer de próstata al mismo nivel que los expertos”. Y añade que tiene el potencial de reducir la carga de trabajo de los uropatólogos y permitir centrarse más en los casos más complicados.

Este sistema basado en IA es a partir de la digitalización de más de 8.000 biopsias tomadas en unos 1.200 hombres suecos de entre 50 y 69 años. Cuenta con imágenes de calidad al ser de alta resolución. Los escáneres utilizados son de patología digital. La muestra de unos 6.600 se utilizó para entrenar el sistema de Inteligencia Artificial a detectar la diferencia entre biopsias con o sin cáncer.  El resto de la muestra fue para probar el sistema. 

Con esto se demostró que el sistema era casi perfecto para determinar si una muestra contenía cáncer o no, además de decir de una manera estimada la longitud del tumor canceroso en la biopsia. Y cuando se trata de informar sobre la gravedad del cáncer de próstata -el puntaje de Gleason-, el sistema decía lo mismo que los expertos.

Según los investigadores, los resultados son esperanzadores en cuanto a la implementación de la IA. Es por eso que un estudio multicéntrico que abarca nueve países de Europa está en curso y programado para finales de 2020. Los investigadores ven un potencial significativo para usar la Inteligencia Artificial para aumentar la reproducibilidad de las evaluaciones patológicas. Y los resultados son prometedores, pero se necesita más validación antes de que el sistema se pueda implementar en la práctica clínica diaria. No se trata de reemplazar la participación humana, sino más bien actuar como una red de seguridad para garantizar que los patólogos no se pierden algunos tipos de cáncer.

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