Crean modelo de IA que predice si un paciente sobrevivirá al cáncer
Entrenada con millones de imágenes, CHIEF no solo detecta tumores con un 94% de efectividad, sino que también identifica nuevas características relacionadas con la supervivencia.
CIUDAD DE MÉXICO.- Científicos de la Escuela de Medicina de Harvard han desarrollado una nueva inteligencia artificial (IA) que promete cambiar el futuro del diagnóstico y tratamiento del cáncer. La IA, denominada CHIEF (Fundación para la Evaluación de Imágenes de Histopatología Clínica), no solo es capaz de diagnosticar varios tipos de cáncer, sino que también ofrece pronósticos detallados sobre la evolución de la enfermedad y las posibilidades de supervivencia de los pacientes. Esta innovación marca un avance significativo en la lucha contra el cáncer.
A diferencia de otras tecnologías existentes, que se especializan en detectar la presencia de tumores, CHIEF ha sido diseñada para diagnosticar hasta 19 tipos diferentes de cáncer. Además, puede predecir cómo responderán los pacientes a diferentes tratamientos, lo que le da una versatilidad única en el campo de la oncología. Esta capacidad predictiva podría transformar la manera en que los médicos planifican los tratamientos para sus pacientes, ofreciendo opciones más personalizadas y eficaces.
Para lograr su nivel de precisión, los científicos entrenaron a CHIEF con 15 millones de imágenes sin etiquetar, y posteriormente con 60 mil imágenes completas de tejidos tumorales. Entre los tipos de cáncer evaluados se incluyen el de pulmón, mama, próstata y páncreas. Una de las características más innovadoras de esta IA es su capacidad para analizar tanto el área principal del tumor como las regiones circundantes, lo que proporciona una visión más completa del estado de la enfermedad.
Predicciones más precisas y nuevos descubrimientos
Lo más destacado de CHIEF es su capacidad para predecir la supervivencia de los pacientes con mayor precisión que otras tecnologías. Según los estudios realizados, el modelo tiene un 8% más de precisión en la predicción de la supervivencia a largo plazo y es un 10% más certero en los casos de cáncer avanzado. Esta ventaja ha sido corroborada por 17 hospitales que han probado el sistema en sus propios pacientes.
Además de su capacidad predictiva, CHIEF ha identificado características en los tumores relacionadas con la supervivencia que hasta ahora eran desconocidas para la comunidad médica. Esto abre la posibilidad de explorar nuevas rutas de tratamiento, especialmente en pacientes con variaciones moleculares específicas. Según Kun-Hsing Yu, el investigador principal del proyecto, este enfoque podría permitir a los médicos seleccionar tratamientos experimentales para ciertos pacientes, lo que hasta ahora no era posible de manera uniforme en todo el mundo.
Gracias a estos avances, CHIEF podría revolucionar la manera en que los médicos abordan el tratamiento del cáncer, permitiendo una mayor personalización en función de las características individuales de cada tumor.
Un nuevo horizonte en el tratamiento del cáncer
El éxito de CHIEF supone un antes y un después en el diagnóstico y tratamiento del cáncer. Con una tasa de efectividad del 94% en la detección de tumores, esta IA supera con creces a otros sistemas de inteligencia artificial especializados en oncología. Al proporcionar pronósticos más certeros y adaptados a las necesidades de cada paciente, CHIEF podría ayudar a salvar vidas y mejorar la calidad del tratamiento.
Más allá de su impacto en el diagnóstico, la capacidad de CHIEF para identificar características desconocidas en los tumores podría abrir nuevas vías para el desarrollo de terapias innovadoras. Este avance también facilitará la identificación de pacientes que se beneficiarán de tratamientos personalizados, lo que representa una esperanza renovada en la lucha contra esta enfermedad.
Con este tipo de innovaciones, la inteligencia artificial sigue demostrando su potencial para transformar el campo de la medicina, ofreciendo nuevas herramientas para mejorar la atención médica y el pronóstico de los pacientes.
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