Una inteligencia artificial identifica y predice el cáncer de mama
Gracias al nuevo enfoque proporcionado por este sistema de diagnóstico, los médicos podrán mitigar el efecto de los síntomas en pacientes que estén siendo sometidos a quimioterapia.
Investigadores de la universidad británica de Surrey conjuntamente con la norteamericana de California, han publicado en la prestigiosa revista Nature un estudio en el que detallan un nuevo método de identificación y predicción de la aparición del cáncer de mama utilizando el análisis en red con un sistema de inteligencia ...
Investigadores de la universidad británica de Surrey conjuntamente con la norteamericana de California, han publicado en la prestigiosa revista Nature un estudio en el que detallan un nuevo método de identificación y predicción de la aparición del cáncer de mama utilizando el análisis en red con un sistema de inteligencia artificial (IA).
Este sistema analiza la relación y la estructura de hasta 38 síntomas conocidos del cáncer de mama los cuales han sido detectados en alrededor de 1.300 pacientes que están siendo sometidos a tratamiento de quimioterapia.
El equipo de desarrollo de este sistema ha dividido los síntomas en tres grupos o redes clave: ocurrencia, gravedad y angustia. Algunos de estos síntomas son náuseas, dificultad para concentrarse, fatiga, boca seca, somnolencia, sofocos, nerviosismo y entumecimiento. El análisis de red permitió al equipo discernir que las náuseas son el síntoma central.
Según señala Payam Barnaghi, Professor de Inteligencia Artificial en el Centro para el Procesamiento de la Visión, el Habla y la Señal (CVSSP por sus siglas en inglés) de la Universidad de Surrey, a la revista Nature, este ha sido el primer uso del análisis de red cómo método para examinar las relaciones entre los síntomas comúnmente sufridos por un amplio grupo de pacientes de cáncer que están siendo sometidos a quimioterapia.
Al mismo tiempo, pone en valor el método empleado, afirmando que el análisis realizado por el sistema de inteligencia artificial es "detallado e intrincado", y que el resultado que proporciona este proceso puede convertirse en una ayuda crucial para la planificación del tratamiento en futuros pacientes de cáncer de mama, permitiendo a los facultativos manejar mejor la información sobre los síntomas a lo largo de toda la relación con el paciente.
Por su parte, la Profesora Christine Miaskowski de la Universidad de California ha declarado que "Esta nueva aproximación nos permitirá desarrollar y probar nuevas intervenciones dirigidas con mayor acierto para disminuir la carga provocada por los síntomas en los pacientes de cáncer que están sometidos a tratamiento por quimoterapia".
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