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La inteligencia artificial para luchar contra el cáncer
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La inteligencia artificial para luchar contra el cáncer

Por Gabriela Galdón López-Quesada
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ggaldonlqgmailcom/9/9/15
lunes 29 de noviembre de 2021, 12:00h

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La empresa iToBoS (Intelligent Total Body Scanner for Early Detection of Melanoma), está desarrollando un programa de investigación para crear una nueva herramienta de diagnóstico para la detección temprana del melanoma. Este proyecto está financiado por el programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea.

El cáncer de piel es la neoplasia maligna humana más común. Además, durante los últimos 10 años su incidencia ha aumentado. Asimismo, dentro de la categoría general de cánceres de piel, el melanoma es la principal causa de muerte. Afortunadamente, el melanoma se puede curar si se trata en una etapa temprana.

Por otro lado, esta investigación busca crear una herramienta de evaluación integral con la capacidad de analizar las características específicas de cada paciente para permitir una detección temprana personalizada del melanoma.

Inteligencia Artificial para obtener un diagnóstico más preciso

En este sentido, el objetivo del nuevo proyecto de iToBoS es crear un sistema de Inteligencia Artificial (IA) con la capacidad de integrar información de diferentes fuentes, que van desde imágenes dermatoscópicas y registros médicos completos hasta genómica. Para que esto sea posible, iToBoS creará y validará un nuevo dispositivo de diagnóstico junto con un asistente cognitivo de inteligencia artificial para capacitar a los profesionales de la salud a realizar un diagnóstico integral del cáncer de piel adaptado al paciente. Gracias a ello, se podrán mejorar las tasas de detección y obtener un diagnóstico personalizado.

Esta nueva herramienta de diagnóstico se apoyará en los datos obtenidos con las tecnologías disponibles en la actualidad, los avances más recientes en inteligencia artificial y los datos adquiridos utilizando el innovador hardware propuesto en iToBoS.

El objetivo principal es ofrecer una evaluación total de los lunares individuales teniendo en cuenta las características específicas de cada paciente

Por su parte, los algoritmos subyacentes tienen cualquier información adicional del paciente de diferentes fuentes, como, por ejemplo, historial médico del paciente, genómica, ubicación de cada nevus, edad, sexo, etc. El objetivo principal es ofrecer una evaluación total de los lunares individuales teniendo en cuenta las características específicas de cada paciente. A través de las exploraciones sucesivas sistemáticas de un paciente, el sistema podrá determinar de manera robusta los cambios que ocurren en los lunares individuales, una característica clave considerada como una de las más informativas en la detección del cáncer de piel. Esta propuesta supone un gran avance en la medicina, ya que permitirá a los médicos diagnosticar las enfermedades de la piel antes y con mayor precisión, incrementando así la efectividad y la eficiencia en la toma de decisiones clínicas personalizadas.

En esta línea, el proyecto iToBoS (Escáner corporal total inteligente para la detección temprana del melanoma) tiene como propósito desarrollar una plataforma de diagnóstico de inteligencia artificial para la detección temprana del melanoma. Esta plataforma incluye un nuevo escáner corporal total y una herramienta de diagnóstico asistido por computadora (CAD) para incorporar varias fuentes de datos, como registros médicos, datos genómicos e imágenes in vivo.

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Como resultado, este enfoque facilitará un diagnóstico temprano de melanoma altamente personalizado para el paciente. El proyecto desarrollará y validará una herramienta de asistente cognitivo de inteligencia artificial que realizará una evaluación de riesgos para cada lunar. Además, proporcionará métodos para visualizar, explicar e interpretar los modelos de inteligencia artificial.

Finalmente, el nuevo escáner corporal total incorpora cámaras de alta resolución equipadas con lentes líquidos. Estas lentes, basadas en dos fluidos inmiscibles de diferente índice de refracción, permitirán obtener una calidad de imagen de todo el cuerpo sin precedentes. Además, la integración de estas imágenes con todos los datos disponibles del paciente mediante el aprendizaje automático conducirá a una nueva herramienta de diagnóstico dermatoscópico que ofrecerá diagnósticos rápidos, fiables y altamente personalizados para un juicio óptimo en la práctica clínica.

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