{"id":34956,"date":"2022-11-11T08:58:40","date_gmt":"2022-11-11T14:58:40","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=34956"},"modified":"2025-10-20T09:38:12","modified_gmt":"2025-10-20T15:38:12","slug":"universidad-en-estados-unidos-desarrolla-modelo-de-deteccion-de-cancer-de-mama-por-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/universidad-en-estados-unidos-desarrolla-modelo-de-deteccion-de-cancer-de-mama-por-ia\/","title":{"rendered":"Universidad en Estados Unidos desarrolla modelo de detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama por IA"},"content":{"rendered":"
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La Universidad de California, Davis (UC Davis), recibi\u00f3 15 millones de d\u00f3lares para desarrollar y evaluar un modelo de Inteligencia Artificial (IA), para la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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El Instituto Nacional del C\u00e1ncer (NCI), renov\u00f3 una subvenci\u00f3n de cinco a\u00f1os por 15 millones de d\u00f3lares para que la divisi\u00f3n de bioestad\u00edstica de UC Davis, desarrolle un modelo de IA para promover un modelo de IA que permita que la detecci\u00f3n y vigilancia del c\u00e1ncer de mama sea m\u00e1s precisa y equitativa.<\/p>

El equipo de bioestad\u00edstica de UC Davis, es codirigido por la Dra. Diana Miglioretti, y el objetivo es reducir las disparidades en la salud y no solo mejorar la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama sino tambi\u00e9n la predicci\u00f3n del riesgo de esta enfermedad.<\/p>

\u201cEstamos analizando si los algoritmos de IA pueden mejorar la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer, especialmente para las mujeres de comunidades marginadas que pueden no tener acceso a especialistas en im\u00e1genes mamarias con mucha experiencia\u201d, explica la Dra. Miglioretti.<\/p>

Por su parte, la codirectora del programa Anna Tosteson menciona que: \u201cLa detecci\u00f3n ser\u00e1 m\u00e1s efectiva y equitativa cuando todas las mujeres tengan acceso a una evaluaci\u00f3n de riesgos e im\u00e1genes mamarias de alta calidad, y cuando las estrategias est\u00e9n dirigidas a resultados cl\u00ednicamente significativos\u201d.<\/p>

Este equipo ha trabajado en la promoci\u00f3n de pruebas de detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama m\u00e1s seguras y personalizadas desde el 2011. El programa ha logrado resultados exitosos orientados hacia la detecci\u00f3n y vigilancia basadas en el riesgo. De esta manera, a trav\u00e9s de los m\u00e1s de diez a\u00f1os de experiencia han optimizado sus modelos y los factores del paciente, como su edad y densidad mamaria. Por lo que el siguiente paso es integrar funciones de im\u00e1genes y algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la predicci\u00f3n del riesgo de esta enfermedad.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cEstamos en un punto en el que hemos desarrollado modelos de riesgo para mujeres con o sin c\u00e1ncer de mama, y \u200b\u200bahora queremos poder usar esos modelos para seleccionar mejor a aquellas que necesitan someterse a pruebas de detecci\u00f3n o vigilancia m\u00e1s intensas\u201d, se\u00f1ala la Dra. Miglioretti. Por ello reconoce que la subvenci\u00f3n permitir\u00e1 la aplicaci\u00f3n de IA, lo que permitir\u00e1 identificar a mujeres con alto riesgo de c\u00e1ncer avanzado.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Los fondos recibidos se utilizar\u00e1n para financiar tres proyectos:<\/p>

Modelos de riesgo de c\u00e1ncer de mama m\u00e1s equitativos<\/strong><\/p>

El primer proyecto consiste en utilizar IA para predecir qu\u00e9 mujeres sin antecedentes de c\u00e1ncer corren alto riesgo de ser diagnosticadas con c\u00e1ncer avanzado.<\/p>

Uso de IA para identificar factores que contribuyen a las desigualdades en la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama<\/strong><\/p>

Este proyecto explorar\u00e1 el uso de IA y otras intervenciones para identificar factores que impulsan las desigualdades en la detecci\u00f3n de esta enfermedad.\u00a0 El equipo a\u00fan se encuentra evaluado si los algoritmos de IA pueden mejorar la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer, sobre todo en mujeres de comunidades marginadas.<\/p>

\u201cAnticipamos que este programa ayudar\u00e1 a mostrar c\u00f3mo la IA puede mejorar la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama y la predicci\u00f3n del riesgo de c\u00e1ncer de mama avanzado\u201d, dijo Karla Kerlikowske, profesora de medicina, epidemiolog\u00eda y bioestad\u00edstica en UC San Francisco y codirectora del programa.<\/p>

Reducci\u00f3n de fallas en la vigilancia<\/strong><\/p>

El tercer proyecto requiere la vigilancia de las mujeres que reciben tratamiento contra el c\u00e1ncer de mama. Para ello se les pide que se realicen una mamograf\u00eda al a\u00f1o para detectar una recurrencia del c\u00e1ncer o un nuevo c\u00e1ncer.\u00a0 Este proyecto busca un enfoque basado en el riesgo y examinar\u00e1 diversos factores relacionados con fallas en la vigilancia y m\u00e9todos de prevenci\u00f3n.<\/p>

Entonces, para este proyecto, preguntamos: seg\u00fan la etapa inicial del c\u00e1ncer y las caracter\u00edsticas de las mujeres y en sus factores personales, como la edad y la densidad mamaria, \u00bfcu\u00e1l es la probabilidad de que la mamograf\u00eda pase por alto su segundo c\u00e1ncer de mama? Responder esto nos ayudar\u00e1 a identificar a aquellos que podr\u00edan beneficiarse de una evaluaci\u00f3n m\u00e1s intensa con una resonancia magn\u00e9tica complementaria\u201d, explic\u00f3 Miglioretti.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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UC DAVIS<\/strong><\/p>

https:\/\/health.ucdavis.edu\/news\/headlines\/uc-davis-gets-15-million-to-develop-and-assess-ai-for-breast-cancer-detection-risk-model\/2022\/11<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La Universidad de California, Davis (UC Davis), recibi\u00f3 15 millones de d\u00f3lares para desarrollar y evaluar un modelo de Inteligencia Artificial (IA), para la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama. El Instituto Nacional del C\u00e1ncer (NCI), renov\u00f3 una subvenci\u00f3n de cinco a\u00f1os por 15 millones de d\u00f3lares para que la divisi\u00f3n de bioestad\u00edstica de UC Davis, desarrolle un modelo de IA para promover un modelo de IA que permita que la detecci\u00f3n y vigilancia del c\u00e1ncer de mama sea m\u00e1s precisa y equitativa. El equipo de bioestad\u00edstica de UC Davis, es codirigido por la Dra. Diana Miglioretti, y el objetivo es reducir las disparidades en la salud y no solo mejorar la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama sino tambi\u00e9n la predicci\u00f3n del riesgo de esta enfermedad. \u201cEstamos analizando si los algoritmos de IA pueden mejorar la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer, especialmente para las mujeres de comunidades marginadas que pueden no tener acceso a especialistas en im\u00e1genes mamarias con mucha experiencia\u201d, explica la Dra. Miglioretti. Por su parte, la codirectora del programa Anna Tosteson menciona que: \u201cLa detecci\u00f3n ser\u00e1 m\u00e1s efectiva y equitativa cuando todas las mujeres tengan acceso a una evaluaci\u00f3n de riesgos e im\u00e1genes mamarias de alta calidad, y cuando las estrategias est\u00e9n dirigidas a resultados cl\u00ednicamente significativos\u201d. Este equipo ha trabajado en la promoci\u00f3n de pruebas de detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama m\u00e1s seguras y personalizadas desde el 2011. El programa ha logrado resultados exitosos orientados hacia la detecci\u00f3n y vigilancia basadas en el riesgo. De esta manera, a trav\u00e9s de los m\u00e1s de diez a\u00f1os de experiencia han optimizado sus modelos y los factores del paciente, como su edad y densidad mamaria. Por lo que el siguiente paso es integrar funciones de im\u00e1genes y algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la predicci\u00f3n del riesgo de esta enfermedad. \u201cEstamos en un punto en el que hemos desarrollado modelos de riesgo para mujeres con o sin c\u00e1ncer de mama, y \u200b\u200bahora queremos poder usar esos modelos para seleccionar mejor a aquellas que necesitan someterse a pruebas de detecci\u00f3n o vigilancia m\u00e1s intensas\u201d, se\u00f1ala la Dra. Miglioretti. Por ello reconoce que la subvenci\u00f3n permitir\u00e1 la aplicaci\u00f3n de IA, lo que permitir\u00e1 identificar a mujeres con alto riesgo de c\u00e1ncer avanzado. Los fondos recibidos se utilizar\u00e1n para financiar tres proyectos: Modelos de riesgo de c\u00e1ncer de mama m\u00e1s equitativos El primer proyecto consiste en utilizar IA para predecir qu\u00e9 mujeres sin antecedentes de c\u00e1ncer corren alto riesgo de ser diagnosticadas con c\u00e1ncer avanzado. Uso de IA para identificar factores que contribuyen a las desigualdades en la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama Este proyecto explorar\u00e1 el uso de IA y otras intervenciones para identificar factores que impulsan las desigualdades en la detecci\u00f3n de esta enfermedad.  El equipo a\u00fan se encuentra evaluado si los algoritmos de IA pueden mejorar la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer, sobre todo en mujeres de comunidades marginadas. \u201cAnticipamos que este programa ayudar\u00e1 a mostrar c\u00f3mo la IA puede mejorar la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama y la predicci\u00f3n del riesgo de c\u00e1ncer de mama avanzado\u201d, dijo Karla Kerlikowske, profesora de medicina, epidemiolog\u00eda y bioestad\u00edstica en UC San Francisco y codirectora del programa. Reducci\u00f3n de fallas en la vigilancia El tercer proyecto requiere la vigilancia de las mujeres que reciben tratamiento contra el c\u00e1ncer de mama. Para ello se les pide que se realicen una mamograf\u00eda al a\u00f1o para detectar una recurrencia del c\u00e1ncer o un nuevo c\u00e1ncer.  Este proyecto busca un enfoque basado en el riesgo y examinar\u00e1 diversos factores relacionados con fallas en la vigilancia y m\u00e9todos de prevenci\u00f3n. Entonces, para este proyecto, preguntamos: seg\u00fan la etapa inicial del c\u00e1ncer y las caracter\u00edsticas de las mujeres y en sus factores personales, como la edad y la densidad mamaria, \u00bfcu\u00e1l es la probabilidad de que la mamograf\u00eda pase por alto su segundo c\u00e1ncer de mama? Responder esto nos ayudar\u00e1 a identificar a aquellos que podr\u00edan beneficiarse de una evaluaci\u00f3n m\u00e1s intensa con una resonancia magn\u00e9tica complementaria\u201d, explic\u00f3 Miglioretti. BIBLIOGRAF\u00cdA UC DAVIS https:\/\/health.ucdavis.edu\/news\/headlines\/uc-davis-gets-15-million-to-develop-and-assess-ai-for-breast-cancer-detection-risk-model\/2022\/11<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":34958,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-34956","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34956","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=34956"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34956\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/34958"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=34956"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=34956"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=34956"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}