Para el estudio se utilizaron tomografías computarizadas de unos 500 pacientes con grandes nódulos en los pulmones.
Por Canal26
Lunes 1 de Mayo de 2023 - 18:52
Cáncer de pulmón. Foto: archivo.
Un grupo de especialistas de Reino Unido diseñaron un modelo de inteligencia artificial capaz de identificar el cáncer pulmonar cuando este se encuentra en su etapa de desarrollo, permitiendo así acelerar su diagnóstico y posterior tratamiento.
El equipo está compuesto por médicos, científicos e investigadores, quienes utilizaron tomografías computarizadas de al rededor de 500 pacientes con grandes nódulos pulmonares, con el fin de desarrollar el algoritmo de la IA, utilizando radiómica, método que puede detectar gran cantidad de información vital en imágenes médicas utilizando la caracterización de datos.
Los resultados fueron publicados en la revista eBioMedicine de Lancet, y fueron altamente positivos, ya que, según los especialistas, el algoritmo funciona de manera más eficiente y efectiva que los métodos actuales.
La tecnología al servicio de la medicina. Foto: Reuters.
Según el doctor Benjamin Hunter, se espera que en el futuro "mejore la detección temprana y, potencialmente, haga que el tratamiento del cáncer sea más exitoso al destacar a los pacientes de alto riesgo y acelerarlos hacia una intervención más temprana".
Por otro lado, en diálogo con The Guardian, afirmó que los próximos pasos consistirán en "probar la tecnología en pacientes con grandes nódulos pulmonares en la clínica", para determinar si se "puede predecir con precisión su riesgo de cáncer de pulmón". Sin embargo, detalló que aún se requieren más pruebas antes de que el modelo pueda introducirse en los sistemas de salud.
Otro de los miembros del grupo de investigación, el doctor Richard Lee, señaló que a día de hoy "es una prioridad que encontremos formas de acelerar la detección de la enfermedad", asegurando que "este estudio, que es el primero en desarrollar un modelo radiómico centrado específicamente en los nódulos pulmonares grandes, algún día podría ayudar a los médicos a identificar pacientes de alto riesgo".
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