Promocione sus productos o servicios con nosotros
Maryland, Estados Unidos - Marzo de 2019

Inteligencia artificial revoluciona proceso de detección del cáncer cervical

El algoritmo informático puede analizar imágenes digitales del cuello uterino de una mujer e identificar con precisión los cambios precancerosos.

Investigadores del Instituto Nacional de Salud y Global Good, en Estados Unidos, desarrollaron el algoritmo informático denominado evaluación visual automatizada, que puede analizar imágenes digitales del cuello uterino de una mujer y reconocer con precisión los cambios precancerosos que requieren atención médica.

En el proceso, la evaluación visual automatizada identificó el pre-cáncer con mayor precisión en un área bajo la curva (AUC, por su sigla en inglés), igual a 0,91, superior al de una revisión de expertos humanos que marcó AUC igual a 0,69 o, la citología convencional que señaló AUC de 0,71. El estudio se publicó en el Journal of Women’s Health.

Un AUC de 0,5 indica una prueba que no es mejor que el azar, mientras que un AUC de 1,0 representa una prueba con perfecta precisión en la identificación de la enfermedad. Así lo indica la nota de Medical Device and Diagnostic Industry (MD+DI).

“Los hallazgos muestran que un algoritmo de aprendizaje profundo puede usar imágenes recolectadas durante la detección de rutina del cáncer cervical para identificar cambios precancerosos que, si no se tratan, podrían convertirse en carcinoma”, dijo Mark Schiffman, de la división de Epidemiología y Genética de Cáncer del Instituto Nacional de Salud en Estados Unidos y autor principal de la publicación.

Los investigadores crearon el algoritmo utilizando más de 60.000 imágenes cervicales de un archivo de fotos del Instituto Nacional del Cáncer recolectadas durante un estudio de detección de cáncer cervical que se llevó a cabo en Costa Rica en la década de 1990, señala MD+DI.

Más de 9.400 mujeres participaron en ese estudio de población, con un seguimiento que duró hasta 18 años. Debido a la naturaleza prospectiva del análisis, los expertos dijeron que obtuvieron información casi completa sobre qué cambios cervicales se convirtieron en pre-cáncer y cuáles no, resalta la nota.

“De hecho, el análisis computarizado de las imágenes fue mejor para identificar el pre-cáncer que un experto humano que revisa las pruebas de papanicolaou bajo el microscopio, el examen de citología”, señaló Schiffman.

Los hallazgos aparecen justo después de un estudio de la Clínica Mayo, en Estados Unidos, que muestra que el porcentaje de mujeres que son sometidas a exámenes de detección de cáncer cervical podría ser mucho menor de lo que sugieren los datos nacionales. La investigación revela que menos de dos tercios de las mujeres de 30 a 65 años estaban al día con las pruebas de detección de cáncer de cuello uterino en el año 2016.


Palabras relacionadas:
métodos para la detección temprana del cáncer cervical, nuevos métodos para detectar el cáncer de cuello uterino, algoritmos para la detección de células anormales, métodos de detección de cambios precancerosos, herramientras de ayuda en el diagnóstico de cáncer cervical, nuevos algoritmos para la detección de cáncer cervical, nuevos algoritmos para detección temprana de cáncer de cuello uterino.
x

Otras noticias relacionadas