Nuevo sistema de ayuda a la detección precoz del cáncer de mama gracias a la IA.

[Leia-8371-pdGa5P]

Buenos días,

Para realizar mi trabajo de investigación, me he dedicado a investigar diversos trabajos relacionados con la mejora de la eficacia en tratamientos de medicina de precisión gracias a técnicas de inteligencia artificial y, en el proceso, he encontrado este artículo: https://www.csic.es/es/actualidad-del-csic/desarrollan-un-nuevo-sistema-de-ayuda-al-diagnostico-del-cancer-de-mama-basado-en-inteligencia-artificial.

En este artículo se explica cómo se ha diseñado un sistema de ayuda al diagnóstico precoz de cáncer de mama. Ha sido desarrollado por investigadores del CSIC y de diversas universidades de Valencia. Este método, basado en redes neuronales y algoritmos predictivos que se han formado estudiando grandes conjuntos de datos proporcionados por los historiales de las pacientes, reduce los falsos positivos en mamografías, logrando una precisión del 90%. Su implementación, permite optimizar el tiempo de los radiólogos, disminuir gastos clínicos y evitar pruebas innecesarias. A su vez, forma parte del proyecto Digital Mammography DREAM Challenges, un proyecto global respaldado por IBM, Amazon y muchas instituciones de lucha contra el cáncer de origen estadounidense.

¿Qué os parece esta iniciativa? ¿Conocéis alguna otra que también esté relacionada con esta enfermedad o con los tratamientos del campo de medicina de precisión?

Un saludo,

Leia

[Hilaneh-4912-095L5K]

Buenos días, Leia, 

Tu investigación sobre la medicina de precisión y la IA aplicada a tratamientos médicos es un tema muy relevante y con un gran impacto potencial. El artículo que compartes muestra un avance significativo en el diagnóstico del cáncer de mama, ya que la reducción de falsos positivos en mamografías no solo mejora la precisión, sino que también optimiza recursos y evita pruebas innecesarias. 

Existen otras iniciativas en este campo, como el uso de IA para analizar biomarcadores en biopsias líquidas o la personalización de terapias oncológicas mediante machine learning. ¿Has explorado algún estudio relacionado con la detección temprana en otros tipos de cáncer? 

Un saludo, 
Hilaneh Saad.

[Blanca-1650-uczZ9S]

Buenas dias Leia,

Me ha parecido muy enriquecedora la noticia, este avance que han hecho las diversas universidades valencianas me parece muy importante para el desarrollo de posibles soluciones para el cáncer de mama. Las grandes bases de datos y las redes neuronales de los ordenadores pueden ayudar a reducir los falsos positivos y así tener más precisión en el diagnóstico.

Esta iniciativa me parece importante ya que se mejora en el diagnóstico y mejora los tiempos que pasas en el hospital y las esperas allí, también puede mejorará la exactitud de las pruebas realizadas.

Blanca Pérez Diez del Colegio Blanca de Castilla, Palencia

[Milagros-5561-t6yt3A]

Buenos días Leila,

Me parece una iniciativa muy necesaria, actualmente existen varios softwares, creados por distintas compañías, encargados de complementar los diagnósticos de los especialistas con un análisis más profundo, lo cual conlleva una serie de ventajas y desventajas.
MIA es uno de esos softwares capaz de analizar mamografías y detectar tumores por debajo de los 15 mm, lo cual aumenta en gran medida las posibilidades de curación de las pacientes. También es capaz de reducir falsos diagnósticos. Sin duda, una noticia totalmente esperanzadora.

Milagros Fernández García del colegio M.Peleteiro.

[lvaro-4111-VmLh1M]

Hola Leia,

Me parece que este nuevo sistema de ayuda al diagnóstico precoz del cáncer de mama es una iniciativa muy prometedora. La combinación de redes neuronales y algoritmos predictivos para reducir los falsos positivos y mejorar la precisión del diagnóstico es un gran avance. Además, optimizar el tiempo de los radiólogos y disminuir los gastos clínicos son beneficios importantes para el sistema sanitario.

Conozco otro proyecto similar llamado MIA, que también utiliza IA para mejorar la detección del cáncer de mama y ha mostrado resultados positivos en hospitales de Hungría y el Reino Unido. Este tipo de tecnologías tiene el potencial de transformar la medicina de precisión y mejorar significativamente la atención a los pacientes.

Un saludo,
Álvaro