{"id":40411,"date":"2023-08-18T08:50:45","date_gmt":"2023-08-18T14:50:45","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=40411"},"modified":"2025-10-19T00:47:57","modified_gmt":"2025-10-19T06:47:57","slug":"ia-composicion-corporal-y-tomografias-computarizadas-para-detectar-cancer-de-pulmon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-composicion-corporal-y-tomografias-computarizadas-para-detectar-cancer-de-pulmon\/","title":{"rendered":"IA, composici\u00f3n corporal y tomograf\u00edas computarizadas para detectar c\u00e1ncer de pulm\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Estudio publicado en Radiology eval\u00faa el uso de inteligencia artificial para predecir riesgos en la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n.<\/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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Un reciente art\u00edculo cient\u00edfico publicado en la revista Radiology de la Sociedad Radiol\u00f3gica de Am\u00e9rica del Norte (RSNA, en ingl\u00e9s) present\u00f3 un avance significativo en la aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA) en la detecci\u00f3n y predicci\u00f3n de riesgos en el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. El estudio eval\u00faa el valor agregado de las mediciones de composici\u00f3n corporal derivadas de IA basadas en tomograf\u00edas computarizadas (TC) de t\u00f3rax la predicci\u00f3n del riesgo de incidencia de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, muerte por c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, muerte por enfermedad cardiovascular (CVD) y mortalidad por todas las causas en el National Lung Screening Trial (NLST).<\/p>

El art\u00edculo \u201cComposici\u00f3n corporal de IA en la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n: valor agregado m\u00e1s all\u00e1 de la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n\u201d se basa en el desarrollo de un algoritmo de IA para la evaluaci\u00f3n automatizada de la composici\u00f3n corporal en esc\u00e1neres de TC de t\u00f3rax de dosis baja o TCBD para la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Este algoritmo permite medir caracter\u00edsticas de tejido muscular esquel\u00e9tico y tejido adiposo subcut\u00e1neo, y se aplic\u00f3 a los esc\u00e1neres de TCBD iniciales de los participantes del NLST.<\/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, los resultados de estas mediciones se integraron en modelos de predicci\u00f3n de riesgos utilizando an\u00e1lisis de riesgo proporcional de Cox, teniendo en cuenta variables como la edad, el \u00edndice de masa corporal (IMC), la presencia de enfisema cuantitativo, la calcificaci\u00f3n de las arterias coronarias, historial m\u00e9dico y otros factores de riesgo de 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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Los resultados del estudio arrojaron que las mediciones de composici\u00f3n corporal derivadas de la IA mejoraron la capacidad predictiva para la muerte por c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, muerte por enfermedad cardiovascular y muerte por todas las causas en los participantes del NLST. Sin embargo, los autores no observaron una mejora en la predicci\u00f3n de la incidencia de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, lo que sugiere que la IA aplicada a la composici\u00f3n corporal puede proporcionar informaci\u00f3n valiosa para la predicci\u00f3n de riesgos m\u00e1s all\u00e1 de la detecci\u00f3n temprana del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n en los ex\u00e1menes de TCBD.<\/p>

\u201cLas mediciones de la composici\u00f3n corporal derivadas autom\u00e1ticamente de los ex\u00e1menes de TC de dosis baja de referencia agregaron valor predictivo para la muerte por c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, la muerte por derrame cerebral y la muerte por todas las causas, pero no para la incidencia de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n en el NLST\u201d, concluyeron los autores.<\/p>

De esta manera, el estudio demuestra el potencial de la IA para mejorar la precisi\u00f3n en la predicci\u00f3n de riesgos relacionados con el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n y enfermedades cardiovasculares mediante la evaluaci\u00f3n de la composici\u00f3n corporal en im\u00e1genes de TCBD.<\/p>

Check the full study at the following link:<\/p>

https:\/\/pubs.rsna.org\/doi\/10.1148\/radiol.222937<\/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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RSNA<\/strong><\/p>

https:\/\/pubs.rsna.org\/doi\/10.1148\/radiol.222937<\/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":"

Estudio publicado en Radiology eval\u00faa el uso de inteligencia artificial para predecir riesgos en la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Un reciente art\u00edculo cient\u00edfico publicado en la revista Radiology de la Sociedad Radiol\u00f3gica de Am\u00e9rica del Norte (RSNA, en ingl\u00e9s) present\u00f3 un avance significativo en la aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA) en la detecci\u00f3n y predicci\u00f3n de riesgos en el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. El estudio eval\u00faa el valor agregado de las mediciones de composici\u00f3n corporal derivadas de IA basadas en tomograf\u00edas computarizadas (TC) de t\u00f3rax la predicci\u00f3n del riesgo de incidencia de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, muerte por c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, muerte por enfermedad cardiovascular (CVD) y mortalidad por todas las causas en el National Lung Screening Trial (NLST). El art\u00edculo \u201cComposici\u00f3n corporal de IA en la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n: valor agregado m\u00e1s all\u00e1 de la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n\u201d se basa en el desarrollo de un algoritmo de IA para la evaluaci\u00f3n automatizada de la composici\u00f3n corporal en esc\u00e1neres de TC de t\u00f3rax de dosis baja o TCBD para la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Este algoritmo permite medir caracter\u00edsticas de tejido muscular esquel\u00e9tico y tejido adiposo subcut\u00e1neo, y se aplic\u00f3 a los esc\u00e1neres de TCBD iniciales de los participantes del NLST. En este sentido, los resultados de estas mediciones se integraron en modelos de predicci\u00f3n de riesgos utilizando an\u00e1lisis de riesgo proporcional de Cox, teniendo en cuenta variables como la edad, el \u00edndice de masa corporal (IMC), la presencia de enfisema cuantitativo, la calcificaci\u00f3n de las arterias coronarias, historial m\u00e9dico y otros factores de riesgo de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Los resultados del estudio arrojaron que las mediciones de composici\u00f3n corporal derivadas de la IA mejoraron la capacidad predictiva para la muerte por c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, muerte por enfermedad cardiovascular y muerte por todas las causas en los participantes del NLST. Sin embargo, los autores no observaron una mejora en la predicci\u00f3n de la incidencia de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, lo que sugiere que la IA aplicada a la composici\u00f3n corporal puede proporcionar informaci\u00f3n valiosa para la predicci\u00f3n de riesgos m\u00e1s all\u00e1 de la detecci\u00f3n temprana del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n en los ex\u00e1menes de TCBD. \u201cLas mediciones de la composici\u00f3n corporal derivadas autom\u00e1ticamente de los ex\u00e1menes de TC de dosis baja de referencia agregaron valor predictivo para la muerte por c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, la muerte por derrame cerebral y la muerte por todas las causas, pero no para la incidencia de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n en el NLST\u201d, concluyeron los autores. De esta manera, el estudio demuestra el potencial de la IA para mejorar la precisi\u00f3n en la predicci\u00f3n de riesgos relacionados con el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n y enfermedades cardiovasculares mediante la evaluaci\u00f3n de la composici\u00f3n corporal en im\u00e1genes de TCBD. Consulta el estudio completo en el siguiente enlace: https:\/\/pubs.rsna.org\/doi\/10.1148\/radiol.222937 BIBLIOGRAF\u00cdA RSNA https:\/\/pubs.rsna.org\/doi\/10.1148\/radiol.222937<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":40413,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-40411","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\/40411","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=40411"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40411\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/40413"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=40411"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=40411"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=40411"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}