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Inteligencia artificial - Cambiando la forma en que diagnosticamos el cáncer

18 de enero de 2020 - Parul Saini, equipo de Webmedy


El cáncer es la enfermedad mortal de todas, no importa qué tipo de malignidad sea. Solo en 2018, 9,6 millones de personas han muerto en todo el mundo a causa del cáncer.

Todos los médicos e investigadores están de acuerdo en que si el cáncer se detecta en una etapa temprana, aumenta enormemente las posibilidades de supervivencia del paciente. Lamentablemente, la mayoría de los pacientes con cáncer son diagnosticados en las últimas etapas de la enfermedad. Por desgracia, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo aportan importancia para resolver este problema.

La inteligencia artificial y el aprendizaje profundo han estado allí durante mucho tiempo, afectando nuestra vida cotidiana al cambiar la forma en que vivimos, aprendemos y ganamos. Ahora, los médicos están mostrando un gran interés en utilizar la IA para el diagnóstico, el tratamiento y mejores opciones terapéuticas para diversas enfermedades, en particular el cáncer. Cada día que pasa, la aplicación de la Inteligencia Artificial está en auge para la mejora de la atención médica.

La Inteligencia Artificial como herramienta de Diagnóstico

Muchas gracias a los avances tecnológicos en áreas como la genética y las imágenes, ahora es más probable que el cáncer se detecte en una etapa más temprana que hace décadas.

Sin embargo, la precisión en el diagnóstico por imágenes médicas sigue siendo baja, y los profesionales observan entre un 20 y un 30 por ciento de resultados negativos erróneos en las radiografías de tórax y las mamografías. La IA puede evitar esto, y el hecho de que la atención médica sea rica en datos es un beneficio adicional. Cuantos más datos sean visibles para ellos, más probable es que puedan descubrir los patrones ocultos en su interior que pueden usarse para realizar el diagnóstico.

Con el tiempo, se han introducido muchos algoritmos de aprendizaje automático, pero las formas tradicionales, como la regresión logística, han demostrado la mayor utilidad en la investigación de oncología clínica. La 'detección temprana' es uno de los mayores desafíos que deseamos abordar primero cuando se trata de tratar el cáncer. Se acepta que más del 80% de los cánceres de mama, ovario, próstata y pulmón son evitables si se detectan a tiempo.

¿Cómo funciona la IA?

Las redes neuronales son la forma más simple de inteligencia artificial. El aprendizaje automático es la rama de la IA que se concentra en entrenar máquinas para que sean mejores en tareas repetitivas. A través de algoritmos, que pueden guiar a los sistemas para decidir dónde están bien y cuándo están mal, en un período corto el sistema podría aprender la tasa de propagación de datos. La durabilidad analítica de la técnica y el uso de algoritmos complejos pueden identificar patrones y comportamientos. La tecnología de inteligencia artificial ahora puede ofrecer la visión y las determinaciones similares a las humanas necesarias para sobresalir en el sector de la salud.

IA en el diagnóstico del cáncer

Detectar el cáncer podría ser el desafío complejo y de gran corazón de AI todavía. Los procedimientos estándar típicos, como la detección y las imágenes radiológicas, pueden cometer un error o pueden arrojar falsos negativos. La IA no solo mejorará la precisión de la detección de imágenes, sino que también podría cerrar la brecha entre la detección del cáncer y la genómica. El Centro del Genoma de Nueva York depende de un software único para evaluar a los pacientes: Watson, un sistema de inteligencia artificial desarrollado por IBM.

Sophia Genetics, en Suiza, está utilizando inteligencia artificial para ayudar a los médicos a identificar la mutación genética detrás del cáncer. Actualmente, según la compañía, está siendo utilizado en más de 80 países por más de 970 hospitales y su costo promedio es de $50 a $200 por evaluación genética.

Freenome para la detección temprana del cáncer, otra innovación de tecnología profunda ha impresionado a conocidos capitalistas de riesgo, incluido Google Verily. Recientemente, una empresa con sede en EE. UU. declaró una asociación estratégica con el Institut Curie para medir su plataforma de genómica de IA para predecir cómo responden los pacientes a las terapias de inmunooncología al vigilar los cambios en los biomarcadores que se mueven en el torrente sanguíneo.

Elastografía e IA

La elastografía por ultrasonido es una técnica de diagnóstico casi nueva que analiza la rigidez del tejido mamario. Lo logra haciendo vibrar el tejido, lo que genera una onda. Esta onda introduce exageración en las ecografías y resalta el área del seno donde la propiedad difiere. Esto es útil para determinar si una lesión es cancerosa o benigna. Como el cáncer provoca diferentes tipos de cambios en los tejidos, la existencia de cáncer puede llevar a un ajuste en sus propiedades físicas, por ejemplo, cambio en la porosidad. ¿El papel de la inteligencia artificial es determinar si un determinado tejido es canceroso o no?

¿Cómo está ayudando la IA?

Una de las capacidades significativas de la IA es procesar información vasta y compleja en un período corto. Con la enseñanza adecuada, la IA es capaz de imitar una mente humana y, a medida que avanza continuamente, la IA puede ver con mayor precisión lo que el ojo humano no puede ver, pero con una eficiencia aún mayor.

Por lo general, el uso de este enfoque es menos invasivo y traumático para los pacientes y también puede acelerar el proceso de diagnóstico, asegurando que el tratamiento comience antes.

No hay nada nuevo que decir que la industria tiene un largo camino por recorrer y que la IA necesita superar sus problemas de confianza y demostrar su valía ante pacientes y médicos. En mi opinión, la falta de confianza incorporada es el mayor obstáculo para la adopción total. No debe esperarse que la IA por sí sola sea una solución para el diagnóstico y el tratamiento de un paciente en un entorno totalmente no guiado. Justamente, es una solución inteligente y una asistencia útil para los médicos, que tienen una visión holística de la situación y el historial médico del paciente.

Es un buen ejemplo de cómo la tecnología y los humanos pueden trabajar sincronizados, no uno contra el otro. La IA como lo que es capaz de hacer: eso ayudará en campos donde las habilidades humanas siguen siendo limitadas.

Lo que pienso sobre el futuro y deseo que sea el diagnóstico de cáncer, me gustaría ver la IA configurada para acelerar el diagnóstico y los métodos, incluso la recuperación. Pero, en general, me gustaría ver que la tecnología esté más disponible y se use para aumentar las tasas de supervivencia, mejorar los tratamientos y minimizar los efectos secundarios.

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