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| National Cancer Institute | Foto:Unsplash.

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Expertos chinos crean herramienta de IA para identificar el origen de los tipos de cáncer desconocidos

Por Grupo Zócalo

Publicado el lunes, 22 de abril del 2024 a las 11:43


Se calcula que los cánceres de origen primario desconocido constituyen entre el 3 y el 5% de todos los diagnósticos y esta herramienta detecta.

Chinos.- Se calcula que los cánceres de origen primario desconocido constituyen entre el 3 y el 5% de todos los diagnósticos y esta herramienta ayuda a detectarlos con precisión humana.

Un equipo de científicos chinos desarrolló una herramienta de inteligencia artificial (IA) que predice el origen del cáncer, detectando los tumores difíciles de ubicar, con una precisión comparable a la de los expertos humanos.

Se calcula que los cánceres de origen primario desconocido constituyen entre el 3 y el 5% de todos los diagnósticos de cáncer y presentan un pronóstico generalmente desfavorable.

La herramienta, denominada TORCH, fue diseñada por investigadores de la Universidad Médica de Tianjin (noreste) y el Hospital Afiliado de la Universidad de Zhengzhou (centro) y se basa en un método de aprendizaje profundo entrenado con imágenes citológicas de 57,220 casos en cuatro hospitales chinos.

Herramienta de IA registra supervivencia al cáncer general

La técnica es capaz de identificar tumores malignos en fluidos acumulados en el pecho y el abdomen y predecir sus orígenes con una precisión del 82.6%, un nivel de exactitud que supone una mejora significativa en comparación con la evaluación realizada por expertos humanos, según el estudio, publicado en la revista científica Nature Medicine.

Además, el protocolo de tratamiento basado en los orígenes predichos por TORCH resultó en una supervivencia general de 27 meses, frente a los 17 meses entre aquellos pacientes que recibieron tratamientos no acordes con la predicción de la IA.

El estudio subraya el potencial del sistema de IA como una herramienta auxiliar valiosa en la práctica clínica, aunque los investigadores señalan la necesidad de una mayor validación en ensayos aleatorizados.

Información de Forbes

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