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El Imparcial / Tecnología / Inteligencia Artificial

Inteligencia artificial aprende a identificar con exactitud el cáncer

Para el estudio, se usaron tomografías computarizadas de unos 500 pacientes con grandes nódulos pulmonares. 

Un grupo de especialistas del Reino Unido ha creado un modelo de inteligencia artificial (IA) que puede identificar con precisión el cáncer cuando la enfermedad todavía se encuentra en proceso de desarrollo, permitiendo acelerar su diagnostico y tratamiento.

El equipo, compuesto por médicos, científicos e investigadores, usó tomografías computarizadas de unos 500 pacientes con grandes nódulos pulmonares con el fin de desarrollar un algoritmo de IA, utilizando radiómica, una técnica que puede encontrar información vital en imágenes médicas a diferencia del ojo humano.

Se probó si la herramienta podía encotnrar si esos los nódulos eran cancerosos, y los resultados, publicados en la revista eBioMedicine de Lancet, fueron altos. Según los especialistas, el algoritmo funciona de manera más eficiente y efectiva que los métodos actuales, indica RT.

"En el futuro, esperamos que mejore la detección temprana y, potencialmente, haga que el tratamiento del cáncer sea más exitoso al destacar a los pacientes de alto riesgo y acelerarlos hacia una intervención más temprana", dijo el doctor Benjamin Hunter, citado por The Guardian este domingo.

"A continuación, planeamos probar la tecnología en pacientes con grandes nódulos pulmonares en la clínica para ver si puede predecir con precisión su riesgo de cáncer de pulmón", añadió el especialista. Sin embargo, todavía se necesitan más pruebas antes de que el modelo pueda introducirse en los sistemas de salud, subrayaron los científicos.

Otro investigador, el doctor Richard Lee comentó que a día de hoy "es una prioridad que encontremos formas de acelerar la detección de la enfermedad, y este estudio, que es el primero en desarrollar un modelo radiómico centrado específicamente en los nódulos pulmonares grandes, algún día podría ayudar a los médicos a identificar pacientes de alto riesgo".

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