Los científicos y clínicos chinos han desarrollado un sistema de inteligencia artificial de aprendizaje que puede diagnosticar e identificar muestras de próstata cancerosas con la misma precisión que cualquier patólogo. Esto ofrece la posibilidad de racionalizar y eliminar la variación en el proceso de diagnóstico de cáncer. También puede ayudar a superar cualquierescasez local de patólogos capacitados. A largo plazo, puede conducir a un diagnóstico de cáncer de próstata automatizado o parcialmente automatizado.
El cáncer de próstata es el cáncer masculino más común, con alrededor de 1.1 millones de diagnósticos cada año, en todo el mundo1 en comparación, eso es alrededor de x4 el número de hombres que viven en Copenhague. La confirmación del diagnóstico normalmente requiere una muestra de biopsia, que es entoncesexaminado por un patólogo. Ahora un sistema de aprendizaje de inteligencia artificial, presentado en el congreso de la Asociación Europea de Urología en Copenhague, ha mostrado niveles de precisión similares a los de un patólogo humano. Además, el software puede clasificar con precisión el nivel de malignidad del cáncer,eliminando así la variabilidad que puede colarse en el diagnóstico humano.
"Esto no va a reemplazar a un patólogo humano", dijo el líder de investigación Hongqian Guo Nanjing, China, "Todavía necesitamos un patólogo experimentado para asumir la responsabilidad del diagnóstico final. Lo que hará es ayudar a los patólogos a mejorar, más rápido"diagnóstico, así como eliminar la variación diaria en el juicio que puede arrastrarse a las evaluaciones humanas ".
El grupo del profesor Guo tomó 918 muestras de la sección de patología de montaje completo de próstata de 283 pacientes, y las procesó a través del sistema de análisis, con el software aprendiendo y mejorando gradualmente el diagnóstico. Estas imágenes de patología se subdividieron en 40,000 muestras más pequeñas; 30,000 de estas muestras fueronutilizado para 'entrenar' el software, los 10,000 restantes se usaron para probar la precisión: los resultados mostraron un diagnóstico preciso en el 99.38% de los casos utilizando un patólogo humano como 'estándar de oro', que es efectivamente tan preciso como el humanopatólogo. También pudieron identificar diferentes grados de Gleason en las secciones de patología usando IA; hasta ahora se han probado diez secciones de patología de próstata de montura completa, con un grado de Gleason similar en la IA y el diagnóstico del patólogo humano. El grupo no ha comenzado a probar el sistemacon pacientes humanos.
El profesor Guo continuó "El sistema fue programado para aprender y mejorar gradualmente la forma en que interpretaba las muestras. Nuestro resultado muestra que el diagnóstico que informó la IA estaba en un nivel comparable al de un patólogo. Además, podría clasificar con precisión el tumor malignoniveles de cáncer de próstata. Hasta ahora, los sistemas automatizados han tenido un valor clínico limitado, pero creemos que este es el primer trabajo automatizado que ofrece un informe y diagnóstico precisos del cáncer de próstata. A corto plazo, esto puede ofrecer un rendimiento más rápido, másuna mayor consistencia en el diagnóstico de cáncer de patólogo a patólogo, de hospital a hospital, de país a país.
La inteligencia artificial está avanzando a un ritmo sorprendente: solo necesita mirar el reconocimiento facial en teléfonos inteligentes o automóviles sin conductor. Es importante que la detección y el diagnóstico del cáncer aprovechen estos cambios ".
Comentando, el Profesor Rodolfo Montironi Profesor de Patología, Universidad Politécnica de Las Marcas, Ancona, Italia dijo :
"Este es un trabajo interesante que muestra cómo la inteligencia artificial entrará cada vez más en la práctica clínica. Esto puede ser muy útil en algunas áreas donde hay una falta de patólogos capacitados. Como toda automatización, esto conducirá a una menor dependencia de la experiencia humana, pero debemos asegurarnos de que las decisiones finales sobre el tratamiento permanezcan con un patólogo capacitado. Sin embargo, lo realmente importante es que garantizamos el más alto nivel de atención al paciente. El futuro será interesante ". El profesor Montironi no participó en este trabajo- Este es un comentario independiente.
El software fue desarrollado en conjunto con Nanjing Innovative Data Technologies, Inc no estuvieron involucrados en la financiación de este trabajo, ver notas para detalles de financiación. La novedad del sistema significa que todavía no hay información sobre los costos o la implementación.
Los autores señalan algunas limitaciones en el trabajo. Hubo más muestras de Gleason Grado 3 y 4 que otro grado, lo que puede influir en el cálculo de IA en cierta medida. También están buscando estándares adecuadamente objetivos para permitir la comparación directa de Grado Gleasoncon la IA
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Asociación Europea de Urología . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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