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.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Un sistema nuevo de IA es tan bueno como los radiólogos para detectar el cáncer de próstata

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 01 May 2019
Investigadores de la Universidad de California {(UCLA), Los Ángeles, CA, EUA} desarrollaron un sistema nuevo de inteligencia artificial (IA) para ayudar a los radiólogos a mejorar su capacidad para diagnosticar el cáncer de próstata. El sistema, llamado FocalNet, ayuda a identificar y predecir la agresividad de la enfermedad evaluando las imágenes de resonancia magnética (RM) con casi el mismo nivel de exactitud que los radiólogos experimentados.

En general, los radiólogos usan la RM para detectar y evaluar la agresividad de los tumores malignos de próstata. Sin embargo, esto requiere practicar en miles de exámenes para aprender a determinar con exactitud si un tumor es canceroso o benigno y para determinar con exactitud el grado del cáncer. Además, muchos hospitales carecen de los recursos para implementar la capacitación altamente especializada requerida para detectar el cáncer usando la resonancia magnética.

FocalNet es una red neuronal artificial que puede ayudar a los radiólogos a mejorar su capacidad para diagnosticar el cáncer de próstata mediante el uso de un algoritmo que comprende más de un millón de variables entrenables. Los investigadores de la UCLA entrenaron el sistema haciéndolo analizar las imágenes por resonancia magnética de 417 hombres con cáncer de próstata. Los resultados de los exámenes se introdujeron en el sistema para que pudiera aprender a evaluar y clasificar los tumores de manera coherente y comparar los resultados con la muestras de patología real. Los investigadores probaron FocalNet y encontraron que tenía un 80,5% de exactitud en la lectura de las resonancias magnéticas, en comparación con los radiólogos que tenían al menos 10 años de experiencia y que tenían un 83,9% de exactitud. Esto sugiere que un sistema de IA podría ahorrar tiempo y proporcionar, potencialmente, orientación de diagnóstico a los radiólogos con menos experiencia.

Enlace relacionado:
Universidad de California

New
Mammography System (Analog)
MAM VENUS
Portable X-ray Unit
AJEX140H
New
High-Precision QA Tool
DEXA Phantom
Pocket Fetal Doppler
CONTEC10C/CL

Canales

RM

ver canal
Imagen: una resonancia magnética cardíaca con contraste de un paciente con miocardiopatía hipertrófica considerado por MAARS con alto riesgo de muerte súbita (foto cortesía de la Universidad Johns Hopkins)

Modelo de IA supera a los médicos en la identificación de pacientes con mayor riesgo de paro cardíaco

La miocardiopatía hipertrófica es una de las cardiopatías hereditarias más comunes y una de las principales causas de muerte súbita cardíaca en jóvenes y deportistas.... Más

Ultrasonido

ver canal
Imagen: el nuevo dispositivo implantable para el tratamiento del dolor crónico es pequeño y flexible (foto cortesía de The Zhou Lab at USC)

Dispositivo inalámbrico para el manejo del dolor crónico reduce la necesidad de analgésicos y cirugía

El dolor crónico afecta a millones de personas en todo el mundo, lo que a menudo provoca discapacidad a largo plazo y dependencia de opioides, los cuales conllevan riesgos importantes de efectos... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: la herramienta de diagnóstico podría mejorar las decisiones de diagnóstico y tratamiento para pacientes con infecciones pulmonares crónicas (foto cortesía de SNMMI)

Nueva técnica de PET específica para bacterias detecta infecciones pulmonares difíciles de diagnosticar

Mycobacteroides abscessus es una micobacteria de rápido crecimiento que afecta principalmente a pacientes inmunodeprimidos y a personas con enfermedades pulmonares preexistentes, como fibrosis... Más

Imaginología General

ver canal
Imágenes de resultado positivo en examen de detección de colonografía por TC en un hombre asintomático de 67 años (foto cortesía de Radiology)

La colonografía por TC supera a la prueba de ADN en heces para la detección del cáncer de colon

Dado que el cáncer colorrectal sigue siendo la segunda causa principal de muertes relacionadas con el cáncer a nivel mundial, la detección temprana mediante pruebas de cribado es fundamental... 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
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.