Diagnóstico del cáncer basado en IA: un sistema de IA revolucionario

Los avances en inteligencia artificial han permitido no sólo diagnosticar enfermedades graves como el cáncer, sino también predecir su evolución. Facultad de Medicina de Harvard (Nueva ventana)Recientemente se reveló un modelo de IA multipropósito llamado Chief que puede usarse como ChatGPT para diagnosticar y predecir resultados para diferentes tipos de cáncer.

La mayoría de los sistemas de IA para el cáncer se centran en tareas específicas. Por ejemplo, identificar células cancerosas y calcular las mutaciones genéticas de un tumor. El modelo Chief es mucho más avanzado. El modelo Chief se puede utilizar para diagnosticar muchos tipos de cáncer, predecir la tasa de supervivencia del paciente y brindar asesoramiento sobre el tratamiento adecuado.

Una visión personalizada del tratamiento

El modelo utiliza análisis de imágenes para predecir el perfil genético de los tejidos cancerosos con gran precisión. Chief fue probado en 19 (Nueva ventana), tipos de cáncer (Nueva ventana),Su flexibilidad es comparable a la de ChatGPT. Se puede identificar el “microambiente tumoral”. El tejido que rodea al cáncer es crucial para la respuesta al tratamiento.

Chief puede determinar si un paciente tiene más probabilidades de responder bien a la radioterapia, la cirugía o la quimioterapia. Su capacidad para predecir con precisión la respuesta de un cáncer a los tratamientos convencionales es uno de sus mayores avances. Pero también tiene la capacidad de identificar rasgos tumorales que antes no se reconocía que estuvieran relacionados con la supervivencia del paciente. La capacidad de personalizar el tratamiento puede ayudar a orientar el desarrollo de nuevos tratamientos dirigidos a pacientes que son resistentes a las opciones convencionales. Esta herramienta identificó nuevas características del cáncer que se vincularon con la supervivencia del paciente. Demuestra el poder de los métodos basados en IA para evaluar los cánceres de manera eficaz e identificar a los pacientes que responden menos al tratamiento estándar.

Reducir finalmente las disparidades de recursos en la lucha contra el cáncer

Investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard (Nueva ventana) Los investigadores desarrollaron una gran base de conocimientos entrenando a Chief. Para ello, utilizaron 15.000.000 de imágenes de tejidos. A continuación, entrenaron al modelo con 60.000 diapositivas de tejidos de diferentes tipos de órganos. Esto le permitió analizar imágenes completas y específicas. A continuación, pudo asociar los detalles de la imagen con su contexto global, algo crucial para evaluar con precisión las características del cáncer. A continuación, lo probaron con 19.400 imágenes de pacientes de todo el mundo, donde superó los métodos de IA existentes en términos de detección de cáncer, identificación del origen del tumor e incluso predicción de mutaciones. que están asociados con las respuestas al tratamiento por 36%.

Los investigadores planean capacitar a “Chief” en enfermedades raras, imágenes de tejido precanceroso que podrían ayudar con la detección temprana del cáncer y la prevención. Los investigadores también planean incorporar más información molecular para diferenciar cánceres de diversos grados de agresión y predecir los beneficios del tratamiento, así como los efectos secundarios. Para superar las brechas de recursos y mejorar la atención del cáncer, el objetivo final de “Chief” es hacerlo accesible para todos.

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