Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Please note that the MedImaging website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Modelo de IA detecta cánceres ocultos en TC en personas asintomáticas

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 11 Oct 2023
Print article
Imagen: Una nueva innovación de IA ha inspirado la esperanza en la detección temprana del cáncer de páncreas (Fotografía cortesía de la Clínica Mayo)
Imagen: Una nueva innovación de IA ha inspirado la esperanza en la detección temprana del cáncer de páncreas (Fotografía cortesía de la Clínica Mayo)

El cáncer de páncreas ocupa un lugar destacado entre las principales causas de muertes relacionadas con el cáncer y tiene un pronóstico sombrío: casi el 70 % de los diagnosticados sucumben dentro del primer año. Un obstáculo importante para la detección temprana es que el 40 % de los cánceres de páncreas pequeños pasan desapercibidos en las tomografías computarizadas hasta que progresan a una etapa que es intratable. Esto crea una grave limitación para las estrategias de detección temprana, lo que hace que la tecnología de imágenes sea la última pieza del rompecabezas para detectar el cáncer cuando aún es curable.

Investigadores de la Clínica Mayo (Rochester, MN, EUA) lograron un gran avance al crear un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar de forma autónoma el cáncer de páncreas en sus primeras etapas mediante tomografías computarizadas estándar. El modelo de IA, considerado de gran precisión, se entrenó en el conjunto de datos de imágenes más extenso y diverso del mundo, que incluyó a más de 3.000 pacientes. Este entrenamiento permite que el modelo detecte automáticamente incluso tumores pequeños que normalmente son difíciles de detectar.

Lo que es particularmente notable es que este modelo de IA tiene la capacidad de identificar cáncer que es casi invisible en tomografías computarizadas previas al diagnóstico (aquellas tomadas entre tres y 36 meses antes de que se realice un diagnóstico clínico). Sorprendentemente, el modelo puede detectar estos cánceres una media de 438 días antes del diagnóstico clínico tradicional. Además, el modelo se mantiene bien en diferentes grupos demográficos de pacientes y sigue siendo preciso incluso cuando se utilizan diferentes equipos de escaneo y técnicas de imágenes. Esta adaptabilidad es esencial para que la tecnología sea útil en una amplia gama de entornos sanitarios.

"Aquí es donde el estudio surge como un rayo de esperanza", afirmó el Dr. Ajit H. Goenka, radiólogo de la Clínica Mayo e investigador principal. "Aborda el desafío de la última milla: detectar el cáncer en una etapa en la que está incluso más allá del alcance de los expertos".

"Estos hallazgos sugieren que la IA tiene el potencial de detectar cánceres ocultos en individuos asintomáticos, lo que permite el tratamiento quirúrgico en una etapa en la que aún es posible lograr una cura", añadió el Dr. Goenka.

Enlaces relacionados:
Clínica Mayo

Radiation Therapy Treatment Software Application
Elekta ONE
Ultrasound Scanner
TBP-5533
X-ray Diagnostic System
FDX Visionary-A
Opaque X-Ray Mobile Lead Barrier
2594M

Print article

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen:Los gráficos ilustran cómo se ven las imágenes 3D con XACT con ejemplos del logotipo de la UC a la izquierda y una muestra de hueso a la derecha (foto cortesía de la Escuela de Medicina de UCI)

Imágenes 3D por TC a partir de una sola proyección de rayos X reducen la exposición a la radiación

La tomografía computarizada (TC) ha sido durante mucho tiempo una herramienta esencial en la obtención de imágenes modernas, ya que ofrece vistas 3D detalladas del cuerpo humano y otros materiales.... Más

Ultrasonido

ver canal
Imagen: El nuevo método para combatir el cáncer puede estimular la secreción de citocinas críticas en las células T

Microburbujas dirigidas por ultrasonidos potencian la respuesta inmunitaria contra los tumores

Un desafío importante en el tratamiento del cáncer es la capacidad del tumor para suprimir el sistema inmunológico, en particular desactivando las células T que ingresan al tumor. Una vez dentro, el tumor... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: La combinación de imágenes avanzadas permitió a los investigadores determinar las regiones metabólicamente más activas o agresivas del glioblastoma (Foto cortesía de Mayo Clinic)

Una combinación de tecnologías de imágenes avanzadas ofrece un avance en el tratamiento del glioblastoma

El glioblastoma es la forma más mortal de cáncer cerebral primario, en gran medida debido a su crecimiento agresivo y su resistencia al tratamiento. El tumor se infiltra en el tejido cerebral... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más

Industria

ver canal
Imagen: La colonoscopia virtual (colonografía por TC) es una opción aprobada para la detección del cáncer colorrectal en los EUA (Foto cortesía de Shtutterstock)

Bracco Diagnostics y ColoWatch se asocian para ampliar la disponibilidad de pruebas de detección de CCR mediante colonoscopia virtual

En los últimos 25 años, la colonoscopia virtual ha demostrado ser un método altamente preciso, seguro, conveniente y rentable para la prevención y detección del cáncer... Más
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.