Herramienta de IA para análisis automático de tejido del cáncer colorrectal supera métodos anteriores

El cáncer colorrectal (CCR) es el tercer cáncer más prevalente y el segundo más letal. Detectarlo a tiempo y tratarlo rápidamente es extremadamente importante. Si bien las tecnologías de visión artificial han experimentado mejoras notables en la clasificación automática de tipos de cáncer, dependen en gran medida de redes neuronales profundas con millones de parámetros ajustados para tareas de diagnóstico y pronóstico. Aunque el aprendizaje profundo ha demostrado capacidades extraordinarias, los profesionales de la salud aún tienen que inspeccionar muestras de tejido biopsiadas para verificar el diagnóstico y evaluar el estadio del tumor. Para avanzar aún más en este campo, los científicos han introducido una solución de inteligencia artificial (IA) diseñada específicamente para el análisis automatizado de tejido de cáncer colorrectal que supera a las técnicas anteriores.

La refinada red neuronal desarrollada por investigadores de la Universidad de Jyväskylä (Jyväskylä, Finlandia) ha establecido nuevos puntos de referencia de rendimiento en el análisis de tejidos del cáncer colorrectal. El sistema basado en inteligencia artificial ofrece una forma más precisa y rápida de clasificar muestras de tejido de cáncer colorrectal a partir de portaobjetos de microscopio. Este avance podría aliviar significativamente la carga de trabajo de los histopatólogos, permitiendo así pronósticos y diagnósticos más rápidos y precisos. A pesar de los resultados prometedores, es importante ser cautelosos al incorporar la IA a la práctica médica.

A medida que las tecnologías de IA se acercan a convertirse en una parte estándar de los procedimientos clínicos, se vuelve cada vez más vital que pasen por una validación clínica rigurosa. Esto es para garantizar que los resultados que producen estén consistentemente en línea con las normas clínicas establecidas. En un movimiento que fomenta el desarrollo colaborativo, los investigadores están poniendo a disposición del público esta red neuronal entrenada. Su objetivo es acelerar el progreso en este campo permitiendo a científicos, investigadores y desarrolladores de todo el mundo perfeccionar aún más la herramienta y explorar sus diversas aplicaciones potenciales.

"Al garantizar el acceso universal, el objetivo es acelerar los avances en la investigación del cáncer colorrectal", afirmó Fabi Prezja, responsable del diseño del método.

Enlaces relacionados:
Universidad de Jyväskylä

Visitar la expo >

New

Miembro Oro

Rotavirus Test

Rotavirus Test - 30003 – 30073

Verification Panels for Assay Development & QC
Seroconversion Panels

New

Respiratory Bacterial Panel

Real Respiratory Bacterial Panel 2

New

Respiratory QC Panel

Assayed Respiratory Control Panel