En lo que se anticipa que se convertiría en una práctica estándar, se está utilizando inteligencia artificial para detectar signos de cáncer con mayor precisión que la de los profesionales humanos capacitados. Este modelo de IA de vanguardia cuenta con una tasa de éxito casi del 100% y señala avances significativos en el diagnóstico del cáncer. Una colaboración internacional de científicos, incluidos investigadores de la Universidad Charles Darwin (CDU) de Australia, ha creado un innovador modelo de IA llamado ECgMPL. Este modelo puede analizar imágenes microscópicas de células y tejidos para identificar el cáncer de endometrio—uno de los tipos de tumores reproductivos más prevalentes—con una impresionante precisión del 99. 26%. Los investigadores también indican que puede adaptarse para detectar una amplia gama de enfermedades, incluidos los cánceres colorrectales y orales. “El modelo ECgMLP supera los métodos existentes al lograr una precisión del 99. 26 por ciento, superando el rendimiento del aprendizaje por transferencia y de los modelos personalizados examinados en la investigación, manteniendo la eficiencia computacional, ” afirmó el Dr. Asif Karim, coautor de la CDU. “Optimizado a través de estudios de ablación, mecanismos de autoatención y un entrenamiento efectivo, ECgMLP muestra una fuerte generalización en diversos conjuntos de datos de histopatología, lo que lo convierte en una herramienta fiable y clínicamente aplicable para diagnosticar cáncer de endometrio. ” En términos más simples, este modelo bien establecido puede analizar escaneos microscópicos—conocidos como imágenes de histopatología—mejorando su calidad para detectar etapas tempranas de cáncer. Se enfoca en regiones específicas de los escaneos para identificar crecimientos problemáticos que podrían no ser visibles para el ojo humano.

Los diagnósticos actuales realizados por humanos generan tasas de precisión de alrededor del 78. 91% al 80. 93%. Si bien el cáncer de endometrio es tratable y ofrece tasas de supervivencia de cinco años favorables cuando se detecta temprano, su pronóstico empeora significativamente una vez que se propaga más allá del útero, lo que resalta la importancia de un diagnóstico oportuno para salvar vidas. En la actualidad, más de 600, 000 estadounidenses están lidiando con esta enfermedad. Aunque puede no afectar directamente a la mitad de la población, los investigadores enfatizan que las capacidades del ECgMLP se extienden mucho más allá de lo que se ha capacitado específicamente. “La misma metodología puede acelerar la detección y diagnóstico temprano de otras enfermedades, mejorando en última instancia los resultados para los pacientes, ” comentó la coautora Niusha Shafiabady, profesora asociada en ACU. “Evaluamos el modelo en varios conjuntos de datos de imágenes de histopatología, logrando una precisión del 98. 57% en el diagnóstico de cáncer colorrectal, 98. 20% en cáncer de mama y 97. 34% en cáncer oral. ” Esta herramienta de IA no está destinada a reemplazar a los profesionales médicos, sino a ayudar a los especialistas en cáncer a detectar la enfermedad con precisión y monitorear la eficacia del tratamiento. Además, este modelo presenta un medio mucho más rápido, accesible y rentable para diagnosticar cánceres. “El modelo de IA fundamental desarrollado en esta investigación podría servir como el núcleo de un sistema de software diseñado para ayudar a los médicos a tomar decisiones relacionadas con diagnósticos de cáncer, ” agregó Shafiabady. “La detección oportuna y precisa del cáncer de endometrio es vital para un tratamiento y manejo efectivos, ” enfatizaron los investigadores. “Clasificar el cáncer de endometrio a través de imágenes histopatológicas se ha realizado de manera efectiva con un rendimiento mejorado, una precisión superior y un tiempo de procesamiento mejorado, utilizando algoritmos de aprendizaje profundo. ” El estudio fue publicado en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine Update.