¿Puede la IA proporcionar un pronóstico de cáncer más preciso?

1 de septiembre de 2022: es difícil saber cómo será el camino a seguir para un paciente con cáncer. Se consideran muchas pruebas, como la salud y los antecedentes familiares del paciente, el grado y la etapa del tumor y las características de las células cancerosas. Pero, en última instancia, la perspectiva se reduce a que los profesionales médicos analicen los hechos.

Esto puede llevar a una “variabilidad a gran escala”, dice Faisal Mahmood, PhD, profesor asistente en la División de Patología Computacional del Brigham and Women’s Hospital. Los pacientes con cánceres similares pueden terminar con pronósticos muy diferentes, algunos más (o menos) precisos que otros, dice.

Es por eso que él y su equipo desarrollaron un programa de inteligencia artificial (IA) que puede formar una evaluación más objetiva y potencialmente más precisa. El objetivo de la investigación era determinar si la IA era una idea factible y los hallazgos del equipo se publicaron en célula cancerosa.

Y debido a que el pronóstico es fundamental para decidir los tratamientos, una mayor precisión podría significar un mayor éxito del tratamiento, dice Mahmood.

«[This technology] tiene el potencial de generar evaluaciones de riesgo más objetivas y, posteriormente, decisiones de tratamiento más objetivas”, dice.

Construye la IA

Los investigadores desarrollaron la IA utilizando datos de The Cancer Genome Atlas, un catálogo público de perfiles de diferentes tipos de cáncer.

Su algoritmo predice los resultados del cáncer basándose en histología (una descripción del tumor y qué tan rápido es probable que crezcan las células cancerosas) y genómica (usando la secuenciación del ADN para evaluar una tumor a nivel molecular). La histología ha sido el estándar de diagnóstico durante más de 100 años, mientras que la genómica se utiliza cada vez más, señala Mahmood.

«Ambos se utilizan ahora de forma rutinaria para el diagnóstico en los principales centros de cáncer», dice.

Para probar el algoritmo, los investigadores eligieron los 14 tipos de cáncer con la mayor cantidad de datos disponibles. Cuando se combinaron la histología y la genómica, el algoritmo dio predicciones más precisas que con cualquiera de las fuentes de información por sí sola.

No solo eso, sino que la IA usó otros marcadores, como la respuesta inmune del paciente al tratamiento, sin que se lo indicaran, encontraron los investigadores. Eso podría significar que la IA puede descubrir nuevos marcadores que aún no conocemos, dice Mahmood.

Y después

Aunque se necesita más investigación, incluidas pruebas y ensayos clínicos a gran escala, Mahmood confía en que esta tecnología algún día se utilizará para pacientes reales, probablemente dentro de los próximos 10 años.

“En el futuro, veremos modelos de IA a gran escala capaces de ingerir datos de múltiples modalidades”, dice, como radiología, patología, genómica, registros médicos y antecedentes familiares.

Cuanta más información pueda tener en cuenta la IA, más precisa será su evaluación, dice Mahmood.

“Entonces podemos evaluar continuamente el riesgo del paciente de manera objetiva y computacional. »

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