{"id":36729,"date":"2023-01-20T08:16:01","date_gmt":"2023-01-20T14:16:01","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=36729"},"modified":"2025-10-19T23:59:31","modified_gmt":"2025-10-20T05:59:31","slug":"solucion-de-ia-podria-predecir-el-riesgo-de-cancer-de-pulmon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/solucion-de-ia-podria-predecir-el-riesgo-de-cancer-de-pulmon\/","title":{"rendered":"Soluci\u00f3n de IA podr\u00eda predecir el riesgo de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Mass General Brigham y del MIT desarrollaron Sybil una herramienta que logr\u00f3 predecir con precisi\u00f3n el riesgo de c\u00e1ncer en personas con y sin antecedentes de tabaquismo.<\/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 c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, una de las principales causas de muertes en Estados Unidos y el mundo, tiene un m\u00e9todo de detecci\u00f3n muy preciso en las tomograf\u00edas computarizadas de pecho. Este tipo de tomograf\u00edas se recomienda en personas de 50 a 80 a\u00f1os con un historial de tabaquismo, lo que podr\u00eda reducir la mortalidad por esta enfermedad hasta en 24%.<\/p>

Mass General Brigham y el MIT, desarrollaron un modelo de Inteligencia Artificial (IA), llamado Sybil, que analiza escaneos de tomograf\u00edas computarizadas para predecir el riesgo de c\u00e1ncer en personas con o sin antecedentes de tabaquismo.<\/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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\u201cLas tasas de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n contin\u00faan aumentando entre las personas que nunca han fumado o que no han fumado en a\u00f1os, lo que sugiere que hay muchos factores de riesgo que contribuyen al riesgo de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, algunos de los cuales se desconocen actualmente\u201d, explic\u00f3 Lecia Sequist autora del estudio, abordando la problem\u00e1tica del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n.<\/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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En este sentido, Sequist explica que en lugar de evaluar factores de riesgo ambientales o gen\u00e9ticos individuales, Sybil utiliza im\u00e1genes de tomograf\u00edas computarizadas para observar la biolog\u00eda colectiva y realizar predicciones precisas sobre el riesgo de c\u00e1ncer.<\/p>

Sybil solamente requiere una imagen y no necesita datos cl\u00ednicos ni anotaciones de radi\u00f3logos, seg\u00fan explica otro de los autores el estudio Florian Fintelmann. \u201cFue dise\u00f1ado para ejecutarse en tiempo real en el fondo de una estaci\u00f3n de lectura de radiolog\u00eda est\u00e1ndar que permite el soporte de decisiones cl\u00ednicas en el punto de atenci\u00f3n\u201d, explica.<\/p>

Los resultados del estudio fueron publicados en Journal of Clinical Oncology: <\/em><\/p>

https:\/\/ascopubs.org\/doi\/full\/10.1200\/JCO.22.01345<\/a><\/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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EUREKALERT<\/strong><\/p>

https:\/\/www.eurekalert.org\/news-releases\/976340<\/a><\/p>

HEALTH IT ANALYTICS<\/strong><\/p>

https:\/\/healthitanalytics.com\/news\/deep-learning-tool-can-predict-lung-cancer-risk-within-six-years<\/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":"

Investigadores de Mass General Brigham y del MIT desarrollaron Sybil una herramienta que logr\u00f3 predecir con precisi\u00f3n el riesgo de c\u00e1ncer en personas con y sin antecedentes de tabaquismo. El c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, una de las principales causas de muertes en Estados Unidos y el mundo, tiene un m\u00e9todo de detecci\u00f3n muy preciso en las tomograf\u00edas computarizadas de pecho. Este tipo de tomograf\u00edas se recomienda en personas de 50 a 80 a\u00f1os con un historial de tabaquismo, lo que podr\u00eda reducir la mortalidad por esta enfermedad hasta en 24%. Mass General Brigham y el MIT, desarrollaron un modelo de Inteligencia Artificial (IA), llamado Sybil, que analiza escaneos de tomograf\u00edas computarizadas para predecir el riesgo de c\u00e1ncer en personas con o sin antecedentes de tabaquismo. \u201cLas tasas de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n contin\u00faan aumentando entre las personas que nunca han fumado o que no han fumado en a\u00f1os, lo que sugiere que hay muchos factores de riesgo que contribuyen al riesgo de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, algunos de los cuales se desconocen actualmente\u201d, explic\u00f3 Lecia Sequist autora del estudio, abordando la problem\u00e1tica del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. En este sentido, Sequist explica que en lugar de evaluar factores de riesgo ambientales o gen\u00e9ticos individuales, Sybil utiliza im\u00e1genes de tomograf\u00edas computarizadas para observar la biolog\u00eda colectiva y realizar predicciones precisas sobre el riesgo de c\u00e1ncer. Sybil solamente requiere una imagen y no necesita datos cl\u00ednicos ni anotaciones de radi\u00f3logos, seg\u00fan explica otro de los autores el estudio Florian Fintelmann. \u201cFue dise\u00f1ado para ejecutarse en tiempo real en el fondo de una estaci\u00f3n de lectura de radiolog\u00eda est\u00e1ndar que permite el soporte de decisiones cl\u00ednicas en el punto de atenci\u00f3n\u201d, explica. Los resultados del estudio fueron publicados en Journal of Clinical Oncology: https:\/\/ascopubs.org\/doi\/full\/10.1200\/JCO.22.01345 BIBLIOGRAF\u00cdA EUREKALERT https:\/\/www.eurekalert.org\/news-releases\/976340 HEALTH IT ANALYTICS https:\/\/healthitanalytics.com\/news\/deep-learning-tool-can-predict-lung-cancer-risk-within-six-years<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":36731,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-36729","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\/36729","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=36729"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36729\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/36731"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36729"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36729"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36729"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}