Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Herramienta de IA predice riesgo de cáncer en nódulos pulmonares vistos en tomografías computarizadas

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 25 May 2022
Print article
Imagen: Los investigadores utilizaron la IA para predecir el riesgo de cáncer de nódulos pulmonares (Fotografía cortesía de Pexels)
Imagen: Los investigadores utilizaron la IA para predecir el riesgo de cáncer de nódulos pulmonares (Fotografía cortesía de Pexels)

Los nódulos pulmonares aparecen como pequeñas manchas en los pulmones en las imágenes de tórax. Se han convertido en un hallazgo mucho más común a medida que la TC ha ganado preferencia sobre las radiografías para obtener imágenes de tórax. Un nuevo estudio ha encontrado que una herramienta de inteligencia artificial (IA) puede asistir a los médicos a predecir el riesgo de cáncer en los nódulos pulmonares vistos en la TC.

Investigadores de la Universidad de Pensilvania (Pennsylvania, PA, EUA) evaluaron una herramienta de diagnóstico asistido por computadora basada en IA, desarrollada por Optellum Ltd. (Oxford, Reino Unido), para ayudar a los médicos a evaluar los nódulos pulmonares en la TC de tórax. Si bien las TC muestran muchos aspectos del nódulo, como el tamaño y las características de los bordes, la IA puede profundizar aún más.

En el estudio, seis radiólogos y seis neumólogos hicieron estimaciones del riesgo de malignidad de los nódulos utilizando solo datos de imágenes de TC. También hicieron recomendaciones de manejo como la vigilancia por TC o un procedimiento de diagnóstico para cada caso sin y con la herramienta de IA. En el estudio se utilizaron un total de 300 tomografías computarizadas de tórax de nódulos pulmonares indeterminados. Los investigadores definieron nódulos indeterminados como aquellos entre 5 y 30 milímetros de diámetro. Su análisis mostró que el uso de la herramienta de IA mejoró la estimación del riesgo de malignidad de nódulos en la TC de tórax. También mejoró el acuerdo entre los diferentes lectores tanto para la estratificación del riesgo como para las recomendaciones de manejo. El modelo parece funcionar igualmente bien en la TC de diagnóstico y en la TC de detección de dosis baja, aunque se necesitan más estudios antes de que la herramienta de IA pueda usarse en la clínica.

"Un nódulo podría aparecer en entre el 5 % y el 8 % de las radiografías de tórax", dijo el autor principal del estudio, MD, director de investigación clínica en la sección de Neumología Intervencionista y Oncología Torácica de la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania en Filadelfia. “La TC de tórax es una prueba tan sensible que verá un pequeño nódulo en más de un tercio a la mitad de los casos. La IA puede analizar conjuntos de datos muy grandes para generar patrones únicos que no se pueden ver a simple vista y que terminan siendo predictivos de la malignidad”.

“Los lectores juzgan maligno o benigno con un nivel razonable de precisión en base a las imágenes solas, pero cuando combina la interpretación clínica con el algoritmo de IA, el nivel de precisión mejora significativamente”, agregó el Dr. Vachani. “El nivel de mejora sugiere que esta herramienta tiene el potencial de cambiar la forma en que juzgamos el cáncer en comparación con el benigno y, con suerte, mejorar la forma en que manejamos a los pacientes. Hemos dado el primer paso aquí y hemos demostrado que la toma de decisiones es mejor si la herramienta de IA se incorpora a la práctica de radiología o neumología. El siguiente paso es tomar la herramienta y realizar algunos ensayos prospectivos en los que los médicos utilicen la herramienta de IA en un entorno del mundo real. Estamos en el proceso de diseñar esos ensayos”.

Enlaces relacionados:
Universidad de Pensilvania  
Optellum Ltd.

New
Miembro Oro
X-Ray QA Meter
T3 AD Pro
New
Mammo 3D Performance Kits
Mammo 3D Performance Kits
New
X-ray Diagnostic System
FDX Visionary-A
New
40/80-Slice CT System
uCT 528

Print article

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen: La mamografía de la izquierda muestra tejido denso (blanco), pero no hay signos de cáncer. Dos años después, se desarrolló cáncer en la misma mama (derecha, tumor marcado con un círculo rojo) (Foto cortesía de Debbie Bennett/WashU Medicine)

Método de IA predice el riesgo de cáncer de mama al analizar múltiples mamografías

Actualmente, no existe una manera de predecir quién está en riesgo de desarrollar cáncer de mama basándose únicamente en las imágenes de mamografías. Si bien existen algunas estrategias de reducción de... Más

RM

ver canal
Imagen: Microscopía de resonancia magnética del páncreas de ratón y humano con histología respectiva que demuestra la capacidad de los mapas ITD para identificar lesiones premalignas (foto cortesía de Bilreiro C, et al. Investigative Radiology, 2024)

Técnica pionera de resonancia magnética detecta por primera vez lesiones pancreáticas premaligna

El cáncer de páncreas es una de las principales causas de fallecimientos relacionados con el cáncer. Cuando la enfermedad está localizada, la tasa de supervivencia a cinco años... Más

Ultrasonido

ver canal
Imagen: Una sonda de fusión fotoacústica-ultrasonido basada en un transductor de ultrasonido transparente, junto con imágenes del recto de una rata y del esófago de un cerdo (foto cortesía de POSTECH)

Transductor de ultrasonido transparente para endoscopia fotoacústica y ultrasónica mejora la precisión diagnóstica

La ecografía endoscópica es una herramienta de uso común en gastroenterología para el diagnóstico del cáncer; sin embargo, ofrece un contraste limitado en tejidos... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: El compuesto químico ilumina los cánceres resistentes al tratamiento en las exploraciones por imágenes (foto cortesía del King’s College London)

Nuevos escáneres detectan tumores agresivos para un mejor tratamiento

El cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP) es el tipo de cáncer de pulmón más frecuente. Aunque los tratamientos estándar como la cirugía,... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más

Industria

ver canal
Imagen: La colonoscopia virtual (colonografía por TC) es una opción aprobada para la detección del cáncer colorrectal en los EUA (Foto cortesía de Shtutterstock)

Bracco Diagnostics y ColoWatch se asocian para ampliar la disponibilidad de pruebas de detección de CCR mediante colonoscopia virtual

En los últimos 25 años, la colonoscopia virtual ha demostrado ser un método altamente preciso, seguro, conveniente y rentable para la prevención y detección del cáncer... Más
Copyright © 2000-2024 Globetech Media. All rights reserved.