{"id":44243,"date":"2024-03-07T09:26:30","date_gmt":"2024-03-07T15:26:30","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=44243"},"modified":"2025-10-18T22:04:35","modified_gmt":"2025-10-19T04:04:35","slug":"ia-ofrece-un-enfoque-preciso-de-patologia-de-precision-para-cancer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-ofrece-un-enfoque-preciso-de-patologia-de-precision-para-cancer\/","title":{"rendered":"IA ofrece un enfoque preciso de patolog\u00eda de precisi\u00f3n para c\u00e1ncer"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Penn Medicine desarrollaron una herramienta de IA que analiza actividades gen\u00e9ticas en im\u00e1genes m\u00e9dicas para comprender c\u00f3mo operan genes del cuerpo humano.<\/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 nuevo avance en inteligencia artificial (IA), desarrollado por la Facultad de Medicina de la Universidad de Pensilvania (Penn Medicine), promete revolucionar el diagn\u00f3stico y tratamiento de enfermedades, especialmente el c\u00e1ncer, al permitir a los m\u00e9dicos obtener una visi\u00f3n m\u00e1s precisa de los tejidos afectados en un tiempo r\u00e9cord.<\/p>

La herramienta, denominada iStar (Inferring Super-Resolution Tissue Architecture), fue desarrollada por investigadores Penn Medicine. Su enfoque utiliza IA para analizar im\u00e1genes m\u00e9dicas con claridad y rapidez, lo que permite a los m\u00e9dicos identificar c\u00e9lulas cancerosas que de otro modo podr\u00edan pasar desapercibidas. Adem\u00e1s, iStar puede determinar si se han alcanzado m\u00e1rgenes seguros durante las cirug\u00edas de c\u00e1ncer, proporcionando autom\u00e1ticamente anotaciones para im\u00e1genes microsc\u00f3picas, logrando avanzar hacia un diagn\u00f3stico molecular m\u00e1s preciso.<\/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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El desarrollo de iStar surge como parte del campo de la transcript\u00f3mica espacial, utilizado para mapear las actividades g\u00e9nicas dentro de los tejidos. Utilizando una herramienta de aprendizaje autom\u00e1tico llamada Hierarchical Vision Transformer, los investigadores entrenaron a iStar para desglosar im\u00e1genes en diferentes etapas, desde detalles finos hasta patrones tisulares m\u00e1s amplios. Este enfoque \u00fanico permite a iStar predecir las actividades gen\u00e9ticas con una resoluci\u00f3n casi a nivel celular.<\/p>

Seg\u00fan los investigadores, iStar tiene un gran potencial para la detecci\u00f3n y tratamiento del c\u00e1ncer, al detectar autom\u00e1ticamente formaciones inmunol\u00f3gicas cr\u00edticas y proporcionar informaci\u00f3n sobre la respuesta del paciente a la inmunoterapia. Asimismo, la herramienta es significativamente r\u00e1pida, realizando an\u00e1lisis en minutos en comparaci\u00f3n con las horas que llevan otras herramientas similares de IA.<\/p>

El estudio, liderado por el Dr. Daiwei \u201cDavid\u201d Zhang, y el Dr. Mingyao Li , fue publicado en Nature Biotechnology<\/i><\/span><\/a> y representa un paso adelante en la medicina de precisi\u00f3n. Adem\u00e1s, la investigaci\u00f3n fue financiada por los Institutos Nacionales de Salud (NIH, en ingl\u00e9s).<\/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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PENN MEDICINE<\/b><\/p>

https:\/\/www.pennmedicine.org\/news\/news-releases\/2024\/january\/ai-tool-brings-precision-pathology-for-cancer-into-focus<\/a><\/span><\/p>

NATURE<\/b><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41587-023-02019-9.epdf?sharing_token=25nAvmSMSS0b2xRudOt7n9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0NY99JkR_D4VZ-qCxhjaIi3P_kZoXKIPkPUounvVUdnBXXr3ixkMvf6dPdQlWr_A95YzPvs3WboaXo8-UpboJSMxHRmIc6phiotWbqCLiamzYy9qC1T_OtjAd_Ao0vtaZ4%3D<\/a><\/span><\/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":"

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