Los primeros signos de uno de los cánceres reproductivos más comunes ahora pueden detectarse con una precisión casi perfecta gracias a un innovador modelo de inteligencia artificial. Durante años, diagnosticar el cáncer de endometrio requería procedimientos invasivos, revisión por expertos y semanas de espera.
Ahora, una nueva investigación, publicada en la revista ScienceDirect, demuestra que un sistema avanzado de aprendizaje profundo puede reconocer esta enfermedad en imágenes microscópicas de tejido con una precisión del 99,26 %.
El cáncer de endometrio se origina en el revestimiento del útero y es el cáncer uterino que se diagnostica con mayor frecuencia. Si bien suele detectarse a tiempo, cuando los resultados son prometedores, los retrasos en el diagnóstico aún suponen graves riesgos. Solo en 2018, se notificaron más de 382 000 nuevos casos de cáncer uterino en todo el mundo, con casi 90 000 muertes.
En EE. UU., las proyecciones para 2024 sugieren alrededor de 67 880 nuevos casos y más de 13 000 muertes. Estas cifras demuestran la urgente necesidad de métodos de diagnóstico más precisos y rápidos.
Cuando las mujeres se someten a pruebas de cáncer de endometrio, los médicos suelen analizar una muestra del revestimiento uterino al microscopio. Este proceso, conocido como análisis histopatológico, depende en gran medida de la habilidad y la experiencia de patólogos capacitados. ¿El problema? Incluso los expertos a veces discrepan. Los diagnósticos realizados por personas pueden variar considerablemente, y las herramientas automatizadas actuales solo alcanzan entre un 79 % y un 81 % de precisión.
Fuente: The Brighter Side of News | Joshua Shavit
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