{"id":4687,"date":"2025-07-19T11:21:08","date_gmt":"2025-07-19T17:21:08","guid":{"rendered":"https:\/\/stacatarina.mx\/consejos\/un-nuevo-modelo-de-cancer-de-mama-de-diagnostico-de-inteligencia-artificial-con-precision-nunca-antes-vista\/"},"modified":"2025-07-19T11:21:09","modified_gmt":"2025-07-19T17:21:09","slug":"un-nuevo-modelo-de-cancer-de-mama-de-diagnostico-de-inteligencia-artificial-con-precision-nunca-antes-vista","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stacatarina.mx\/consejos\/un-nuevo-modelo-de-cancer-de-mama-de-diagnostico-de-inteligencia-artificial-con-precision-nunca-antes-vista\/","title":{"rendered":"Un nuevo modelo de c\u00e1ncer de mama de diagn\u00f3stico de inteligencia artificial con precisi\u00f3n nunca antes vista"},"content":{"rendered":"

Tambi\u00e9n elInteligencia artificial contra el c\u00e1ncer de mama<\/strong>: un nuevo modelo de IA desarrollado por Microsoft<\/em> En colaboraci\u00f3n con elUniversidad de Washington<\/em> (EE. UU.) Y otras instituciones internacionales, demostraron ser capaces de diagnosticarlo con uno La precisi\u00f3n nunca antes alcanz\u00f3<\/strong>.<\/p>\n

La investigaci\u00f3n, dirigida porAi para un buen laboratorio <\/em>De Microsoft<\/em>evaluado si la inteligencia artificial podr\u00eda ayudarlo a aclararlo, m\u00e1s preciso y confiable. detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama<\/strong>una enfermedad que todav\u00eda afecta a muchas personas, permaneciendo el El tumor m\u00e1s com\u00fan entre las mujeres de todo el mundo<\/strong>.<\/p>\n

<\/div>\n

C\u00e1ncer de seno y desaf\u00edos de hoy<\/strong><\/h2>\n

Seg\u00fan la Asociaci\u00f3n Italiana de Oncolog\u00eda M\u00e9dica (AIOM)<\/strong> En las mujeres, de hecho, el 59.3% de todos los tumores nuevos programados para 2024 consistieron en 5 tipos m\u00e1s frecuentes, de los cuales el primero sigue siendo el pecho con 53,060 casos<\/strong> (seguido de colorrectal con 21,230 casos, pulm\u00f3n con 12,940, endometrio con 8,650 y tiroides con 8,320 casos).<\/p>\n

Pero, y esta es una excelente noticia, aumenta continuamente el Supervivencia a los cinco a\u00f1os<\/strong> del diagn\u00f3stico, que, Seg\u00fan lo informado por la Asociaci\u00f3n Italiana de Investigaci\u00f3n del C\u00e1ncer (AIRC)<\/strong>es 88%, uno de los porcentajes m\u00e1s altos registrados en tumores malignos.<\/p>\n

En Italia, como en muchos pa\u00edses europeos, est\u00e1n planeados programas de cribado<\/em><\/strong>GRATIS en el grupo de edad se consider\u00f3 m\u00e1s en riesgo (50-69 a\u00f1os), pero a\u00fan se recomienda a todas las mujeres, especialmente despu\u00e9s de 40 a\u00f1os.<\/p>\n

Estos consisten en uno Mamograf\u00eda anual<\/strong>incluso en ausencia de factores de riesgo (como un diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer de seno en un pariente muy cercano como una madre o una hermana), uno a menudo asociado con una ‘ultrasonido de seno<\/strong>.<\/p>\n

Detecci\u00f3n tiene La mortalidad se redujo significativamente <\/strong>Debido a la patolog\u00eda, gracias al aumento de los diagn\u00f3sticos tempranos, revelando la herramienta clave para combatir esta plaga.<\/p>\n

Sin embargo, en senos muy densos, el c\u00e1ncer puede escapar de la detecci\u00f3n, y la condici\u00f3n es en s\u00ed misma una Factor de riesgo de c\u00e1ncer de mama<\/strong>tanto que, en caso de duda, a menudo el Im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica<\/strong>una t\u00e9cnica mucho m\u00e1s sensible. Tan sensible, sin embargo, para presentar muchos unos pocos Falso positivo<\/strong>con un aumento significativo en la ansiedad para pacientes innecesarios y biopsias.<\/p>\n

Inteligencia artificial en la lucha contra el c\u00e1ncer de mama<\/strong><\/h2>\n

En 2023, uno investigaci\u00f3n<\/strong> Propuso un nuevo m\u00e9todo para predecir si el c\u00e1ncer de mama podr\u00eda propagarse a otras partes del cuerpo, y la t\u00e9cnica se bas\u00f3 precisamente en la IA.<\/p>\n<\/p>\n

El modelo de IA propuesto hoy, llamado FCDD (Descripci\u00f3n de datos totalmente convolucionales<\/em>), demostrado ser capaz de Identificar anomal\u00edas en resonancias magn\u00e9ticas<\/strong>. En la pr\u00e1ctica, en lugar de tratar de aprender la apariencia de cada tumor posible, el modelo aprende la aparici\u00f3n de escaneos de senos normales e informa cualquier anomal\u00eda.<\/p>\n

\"detecci\u00f3n<\/div>\n

Este enfoque es Particularmente efectivo en contextos de detecci\u00f3n reales<\/strong> – Explique los investigadores, donde el tumor es raro y las anomal\u00edas son muy variadas. En un conjunto de datos de m\u00e1s de 9,700 pruebas de resonancia magn\u00e9tica mama, el modelo se ha probado en escenarios de prevalencia altas y bajas, incluidas las poblaciones de detecci\u00f3n realistas en las que solo el 1.85% de los escaneos ten\u00edan un tumor.<\/p>\n

FCDD ha excedido los modelos tradicionales de IA en la identificaci\u00f3n de neoplasias, reduciendo dr\u00e1sticamente los falsos positivos<\/strong>. En contextos similares a la detecci\u00f3n, en su lugar alcanz\u00f3 el doble de valor predictivo positivo de los modelos est\u00e1ndar y tiene Falsas reducidas de m\u00e1s del 25%<\/strong>.<\/p>\n

\n

(…) A diferencia de la mayor\u00eda de los modelos de inteligencia artificial, escribe Microsoft – FCDD no se limita a proporcionar un “s\u00ed” o un “no”, pero genera mapas de calor<\/strong> que resalta visualmente la posici\u00f3n sospechosa del tumor en la proyecci\u00f3n de dos dimensiones de la resonancia magn\u00e9tica. Estos mapas explicativos han confirmado las anotaciones retrospectivas de radi\u00f3logos expertos con uno precisi\u00f3n del 92%<\/strong> (AUC Pixel para Pixel), superando a otros modelos<\/p>\n<\/blockquote>\n

Adem\u00e1s, el aspecto fundamental para cada herramienta cient\u00edfica: el modelo ha mantenido un alto rendimiento sin la necesidad de volver a capacitar, tanto en un conjunto de datos externo disponible para el p\u00fablico como en un interior independiente, lo que sugiere un fuerte potencial para una adopci\u00f3n cl\u00ednica m\u00e1s amplia<\/strong>.<\/p>\n

\n

Este modelo es m\u00e1s que un simple resultado t\u00e9cnico. Representa un paso adelante hacia el uso de la inteligencia artificial en los flujos de trabajo cl\u00ednico, brindando apoyo para el triaje, reduciendo el tiempo dedicado a los casos normales y concentrar la atenci\u00f3n de los radi\u00f3logos donde es m\u00e1s importante. Al mejorar la especificidad con umbrales de alta sensibilidad (95-97%), el modelo podr\u00eda ayudar a reducir las llamadas y biopsias innecesarias, criando la carga emocional y financiera de los pacientes<\/p>\n<\/blockquote>\n

Pero a\u00fan no ha terminado, todav\u00eda hay mucho trabajo por hacer: como los investigadores especifican, de hecho, el modelo debe ser probado prospectivamente en poblaciones cl\u00ednicas m\u00e1s amplias y diversas<\/strong>.<\/p>\n

\n

Somos muy optimistas sobre el potencial de este nuevo modelo de inteligencia artificial, no solo por su mayor precisi\u00f3n en comparaci\u00f3n con otros modelos en la identificaci\u00f3n de las regiones cancerosas, sino tambi\u00e9n por su capacidad de hacerlo utilizando solo una cantidad m\u00ednima de datos de im\u00e1genes de cada examen, concluye el autor de los modernos de Savannah, es importante que se contrata a esta herramienta de inteligencia artificial, se puede aplicar a los testimonio de magnitud de magnitud de magnitud de magnitud, con el contrato de contrato, con el contrato de contrato, con la que se puede aplicar esta herramienta de inteligencia artificial a los testimaciones de magnitud de magnitud abreviadas de los resultados de los resultados magn\u00e9ticos de la magnitud. as\u00ed como para completar los protocolos de diagn\u00f3stico, lo que tambi\u00e9n podr\u00eda ayudar a reducir los tiempos de escaneo y los tiempos de interpretaci\u00f3n. Estamos entusiasmados de asumir los pr\u00f3ximos pasos para evaluar su utilidad en la mejora del rendimiento de los radi\u00f3logos y los flujos de trabajo cl\u00ednico<\/p>\n<\/blockquote>\n

El c\u00f3digo y la metodolog\u00eda se han hecho accesibles para la comunidad de investigaci\u00f3n, disponible para esto enlace<\/strong>y el trabajo fue publicado en Radiolog\u00eda<\/em>.<\/p>\n<\/p>\n

Fuentes: Microsoft.com \/ Radiology <\/strong><\/p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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