La lucha contra el cancer sigue adelante. Investigadores estadounidenses descubrieron cómo detectar mutaciones genéticas en tumores cerebrales en menos de 90 segundos, usando Inteligencia Artificial.
Esto ayudaría a optimizar el diagnóstico y tratamiento de los gliomas, según el estudio publicado en Medicina de la Naturaleza. El título de la investigación es Clasificación molecular basada en inteligencia artificial de gliomas difusos utilizando imágenes ópticas rápidas y sin etiquetas.
Neurocirujanos e ingenieros de Michigan Medicine, New York University, University of California y otras instituciones, desarrolló un sistema de detección de diagnóstico basado en Inteligencia Artificial.
Se llama Glioma Profundo y funciona en menos de 90 segundos, según los investigadores. Fue entrenado con imágenes rápidas para analizar muestras de tumores tomadas durante una operación, con el objetivo de detectar mutaciones genéticas más rápidamente.
Mayor precisión en el tratamiento de tumores cancerígenos, gracias a la Inteligencia Artificial
Todd Hollon, El neurocirujano de Michigan Medicine y creador de la IA DeepGlioma, se pronunció en un comunicado sobre el tema.
“Esta herramienta basada en IA tiene el potencial para mejorar el acceso y la velocidad de diagnóstico y atención de pacientes con tumores cerebrales fatales”. declaró el Dr. Hollon.
El estudio fue realizado con más de 150 pacientes con glioma difuso, el tumor cerebral primario más común y mortal. DeepGlioma identificó mutaciones determinadas por la Organización Mundial de la Salud para definir subgrupos moleculares de la afección con una precisión promedio superior al 90 %.
“Las barreras para el diagnóstico molecular pueden resultar en una atención subóptima para los pacientes con tumores cerebrales”, enfatizó el Dr. Hollon. “Esto complica la toma de decisiones quirúrgicas y la selección de regímenes de quimiorradioterapia”.
“DeepGlioma crea un camino para identificación precisa y más oportuna, eso daría a los proveedores una mejor oportunidad para definir tratamientos y predecir el pronóstico del paciente”.
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