El avance de Harvard
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Harvard dio un paso muy grande en la lucha contra el cáncer.
Kun-Hsing Yu, autor principal del estudio, explicó que lo que buscaban era "crear una plataforma del tipo ChatGPT que fuera ágil y versátil, y que pudiera realizar una amplia gama de evaluaciones relacionadas al cáncer".
"Nuestro modelo resultó ser muy útil en múltiples tareas relacionadas con la detección, el pronóstico y la respuesta al tratamiento en múltiples tipos de cáncer", agregó.
Para entrenar el nuevo modelo, el equipo de Yu le mostró 15 millones de imágenes sin catalogar, cortadas en las zonas de interés. Luego se le mostraron otras 60 mil imágenes completas de tejido de pulmón, mama, próstata, colorrectal, estómago, esófago, riñón, cerebro, hígado, tiroides, páncreas, cervical, uterino, ovario, testicular, piel, tejido blando, glándula suprarrenal y vejiga.
Finalmente, se le enseñó a observar no sólo el área más importante de la imagen, sino también la región circundante, para que tenga más contexto.
Así fue como nació CHIEF (Fundación para la evaluación de imágenes de histopatología clínica, según sus siglas en inglés), que tras las etapas iniciales de testeo alcanzó un 94 por ciento de efectividad en la detección del cáncer, algo muy superior a los números alcanzados por otras inteligencias artificiales.
Predicciones
CHIEF funciona leyendo diapositivas digitales de tejido de tumores, puede predecir la supervivencia de un paciente de varios tipos de cáncer, y puede señalar características de un tumor que modifican la respuesta del enfermo a diferentes tipos de tratamiento.
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La inteligencia artificial funciona examinando imágenes.
Uno de los éxitos más grandes de este modelo es que detectó características de tumores que estaban ligadas a la supervivencia de un paciente, y que eran desconocidas hasta el momento.
CHIEF predijo la supervivencia a largo plazo un 8 por ciento mejor que otros modelos. En los casos de cáncer avanzado, estas predicciones fueron un 10 por ciento más certeras que otras IA. 17 hospitales confirmaron la habilidad de CHIEF predecir la supervivencia de los pacientes.
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"Si se valida más y se implementa ampliamente, nuestro enfoque, y enfoques similares al nuestro, podrían identificar tempranamente a pacientes con cáncer que pueden beneficiarse de tratamientos experimentales dirigidos a ciertas variaciones moleculares, una capacidad que no está disponible de manera uniforme en todo el mundo", expresó el investigador de Harvard.