La IA detecta rápidamente tumores cerebrales difíciles en cirugía con tecnología de FastGlioma
MadridUna nueva tecnología en cirugía cerebral permite a los médicos detectar rápidamente tumores cancerosos durante las intervenciones. Investigadores de la Universidad de Michigan y la Universidad de California en San Francisco han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial llamada FastGlioma. Esta herramienta puede identificar tejido tumoral restante en solo 10 segundos. Esto podría revolucionar la forma en que los médicos tratan los gliomas difusos, que son tumores cerebrales complicados de observar durante las cirugías.
Aspectos clave de FastGlioma incluyen:
- Velocidad: Identifica tejido tumoral residual en 10 segundos.
- Precisión: Logra cerca del 92% de precisión en imágenes de resolución completa.
- Accesibilidad: Disminuye la dependencia de MRI o imágenes fluorescentes, las cuales no están universalmente disponibles ni son siempre aplicables.
- Adaptabilidad: Tiene el potencial de aplicarse a otros tumores cerebrales en adultos y niños.
FastGlioma se basa en la histología de Raman estimulada, una técnica innovadora para obtener imágenes ópticas detalladas. Este método ayuda al modelo a identificar la propagación del tumor a una escala muy pequeña, reduciendo significativamente el riesgo de dejar tejido tumoral. Al emplear estos avanzados métodos de inteligencia artificial, se busca mejorar el cuidado de los pacientes y hacer las cirugías más eficientes, ayudando así a los sistemas de salud a manejar mejor su carga de trabajo.
FastGlioma es prometedor porque utiliza modelos visuales fundamentales. Estos modelos de inteligencia artificial se pueden ajustar fácilmente para diferentes tareas, lo que significa que podrían ser útiles más allá de solo los tumores cerebrales. La capacidad del modelo para funcionar en múltiples escenarios representa un gran avance, indicando que podría ayudar a detectar otros tipos de cáncer, como el de pulmón, próstata y mama.
La IA puede mejorar la cirugía del cáncer al resolver problemas complejos. En los últimos 20 años, la tasa de éxito en la extracción completa de tumores durante la cirugía no ha mejorado. Los tumores residuales resultan en una peor calidad de vida y un mayor riesgo de muerte prematura. FastGlioma ofrece una forma sencilla y económica de eliminar la mayor cantidad posible del tumor, lo que podría revolucionar la manera en que se realizan las cirugías oncológicas.
Este avance respalda los esfuerzos globales para emplear tecnología innovadora en el tratamiento del cáncer. Con la gran cantidad de cirugías necesarias en todo el mundo, el uso de IA como FastGlioma podría revolucionar la situación. Demuestra cómo la inteligencia artificial puede aumentar la precisión quirúrgica y ofrecer una solución de amplio alcance a los problemas de salud globales.
El estudio se publica aquí:
http://dx.doi.org/10.1038/s41586-024-08169-3y su cita oficial - incluidos autores y revista - es
Akhil Kondepudi, Melike Pekmezci, Xinhai Hou, Katie Scotford, Cheng Jiang, Akshay Rao, Edward S. Harake, Asadur Chowdury, Wajd Al-Holou, Lin Wang, Aditya Pandey, Pedro R. Lowenstein, Maria G. Castro, Lisa Irina Koerner, Thomas Roetzer-Pejrimovsky, Georg Widhalm, Sandra Camelo-Piragua, Misha Movahed-Ezazi, Daniel A. Orringer, Honglak Lee, Christian Freudiger, Mitchel Berger, Shawn Hervey-Jumper, Todd Hollon. Foundation models for fast, label-free detection of glioma infiltration. Nature, 2024; DOI: 10.1038/s41586-024-08169-314 de noviembre de 2024 · 21:13
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