Modelo de IA revolucionario aborda la detección del cáncer de manera integral y precisa

Tiempo de lectura: 2 minutos
Por Jamie Olivos
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IA escaneando células para la detección de cáncer en laboratorio.

MadridCientíficos de la Facultad de Medicina de Harvard han desarrollado un nuevo modelo de IA llamado CHIEF. Este modelo puede realizar diversas tareas de diagnóstico para muchos tipos de cáncer. A diferencia de los sistemas de IA actuales que se centran en tareas y tipos de cáncer específicos, CHIEF fue probado en 19 tipos diferentes de cáncer. Además, está diseñado para predecir los resultados de los pacientes.

Nueva herramienta de IA revoluciona la detección del cáncer

La nueva herramienta de inteligencia artificial destaca por varias razones:

  • Logró casi un 94% de precisión en la detección de cáncer.
  • Es capaz de prever la supervivencia de pacientes en diferentes tipos de cáncer.
  • Predice el perfil molecular de un tumor con gran exactitud.
  • Se adapta bien independientemente de la técnica utilizada para obtener y digitalizar muestras de tejido.

CHIEF puede analizar diapositivas digitales de tejidos tumorales e identificar características celulares relacionadas con el cáncer. También es capaz de predecir perfiles moleculares sin necesidad de realizar costosas y lentas secuencias de ADN. Esto hace que los diagnósticos de cáncer sean más accesibles en todo el mundo y permite tomar decisiones de tratamiento más rápidas, especialmente en regiones con recursos limitados.

El proceso de entrenamiento de CHIEF es innovador. Inicialmente, se entrenó con 15 millones de pequeñas secciones de imágenes sin etiquetar y luego fue afinado con 60,000 imágenes de diapositivas completas provenientes de diferentes tipos de cáncer. Este enfoque en dos etapas permite que el modelo identifique tanto cambios detallados como generales en los tejidos, aumentando su flexibilidad y precisión.

En pruebas, CHIEF superó a otros métodos avanzados de inteligencia artificial hasta en un 36% en tareas como encontrar células cancerosas, identificar el origen de tumores, predecir resultados en pacientes y detectar patrones genéticos relacionados con respuestas a tratamientos. Su versatilidad permite su uso en diversos entornos clínicos y técnicas, ofreciendo una solución adaptable para instalaciones médicas a nivel mundial.

El modelo puede ofrecer nuevas perspectivas sobre el comportamiento de los tumores. Puede descubrir detalles adicionales sobre la supervivencia de los pacientes, orientando la investigación y posibles tratamientos. Utilizando mapas de calor, CHIEF puede resaltar partes cruciales del tumor que ayudan a entender su agresividad y el pronóstico del paciente.

Los investigadores planean mejorar CHIEF. Agregarán imágenes de enfermedades raras y condiciones no cancerosas a los datos de entrenamiento, utilizarán datos moleculares para predecir mejor la agresividad del cáncer, y entrenarán a CHIEF para anticipar los beneficios y efectos secundarios de nuevos tratamientos.

Este nuevo sistema de IA puede mejorar enormemente el diagnóstico y tratamiento del cáncer al hacerlo más personalizado y eficiente. Si demuestra ser efectivo y se usa ampliamente, podría transformar nuestra comprensión y manejo del cáncer, ofreciendo esperanza de mejores resultados para los pacientes en todo el mundo.

El estudio se publica aquí:

http://dx.doi.org/10.1038/s41586-024-07894-z

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

Xiyue Wang, Junhan Zhao, Eliana Marostica, Wei Yuan, Jietian Jin, Jiayu Zhang, Ruijiang Li, Hongping Tang, Kanran Wang, Yu Li, Fang Wang, Yulong Peng, Junyou Zhu, Jing Zhang, Christopher R. Jackson, Jun Zhang, Deborah Dillon, Nancy U. Lin, Lynette Sholl, Thomas Denize, David Meredith, Keith L. Ligon, Sabina Signoretti, Shuji Ogino, Jeffrey A. Golden, MacLean P. Nasrallah, Xiao Han, Sen Yang, Kun-Hsing Yu. A pathology foundation model for cancer diagnosis and prognosis prediction. Nature, 2024; DOI: 10.1038/s41586-024-07894-z
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