{"id":46670,"date":"2024-06-28T10:42:50","date_gmt":"2024-06-28T16:42:50","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=46670"},"modified":"2025-10-18T15:35:45","modified_gmt":"2025-10-18T21:35:45","slug":"investigadores-entrenan-ia-para-identificar-celulas-enfermas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/investigadores-entrenan-ia-para-identificar-celulas-enfermas\/","title":{"rendered":"Investigadores entrenan IA para identificar c\u00e9lulas enfermas"},"content":{"rendered":"
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Una herramienta personalizable de IA desarrollada por cient\u00edficos de Stanford ayuda a pat\u00f3logos a identificar c\u00e9lulas enfermas.<\/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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La inteligencia artificial (IA) se ha convertido, en el sector salud, en una herramienta clave para mejorar el trabajo de los m\u00e9dicos especialistas. La IA es capaz de realizar tareas de asistencia para m\u00e9dicos, reduciendo su carga de trabajo y mejorando su toma de decisiones basadas en evidencia cl\u00ednica.\u00a0 Por ejemplo, en los a\u00f1os recientes la IA, ha sido utilizada por m\u00e9dicos para realizar an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas, herramienta que, hasta cierto punto, es una de las m\u00e1s accesibles en temas de IA.<\/p>

Las herramientas que ayudan al an\u00e1lisis de im\u00e1genes suelen ser entrenadas solamente para una tarea especifica, es decir no pueden utilizarse de manera universal para realizar otro tipo de tareas para las que no fueron dise\u00f1adas.<\/p>

Recientemente cient\u00edficos de Stanford Medicine colaboraron para desarrollar una nueva herramienta de IA, capaz de identificar c\u00e9lulas enfermas bajo el microscopio que cualquier pat\u00f3logo puede se\u00f1alar f\u00e1cilmente. El desarrollo y prueba de esta herramienta denominada nuclei.io, fue detallado en un estudio publicado en Nature Biomedical Engineering<\/em><\/a>. <\/em>El estudio mostr\u00f3 que los pat\u00f3logos que utilizaron nuclei.io alcanzaron un diagn\u00f3stico 62% m\u00e1s r\u00e1pido y un 72% m\u00e1s preciso que aquellos que no utilizaron el programa.<\/p>

El Dr. Jame Zou, profesor asociado de ciencia de datos biom\u00e9dicos y coautor principal del art\u00edculo, detall\u00f3 que nuclei.io es una que no busca reemplazar el trabajo de los pat\u00f3logos, sino que sea una herramienta para la colaboraci\u00f3n con los especialistas. \u201cDescubrimos que un pat\u00f3logo asistido por la IA es mucho mejor que el pat\u00f3logo solo o la IA sola\u201d, expres\u00f3.<\/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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Ante el problema de escasez de pat\u00f3logos, esta y otras herramientas de IA han demostrado tener el potencial para acelerar el trabajo de los pat\u00f3logos.\u00a0 Esta herramienta puede reconocer entre c\u00e9lulas sanas y c\u00e9lulas enfermas al proporcionarle ejemplos, sin embargo, esto no ocurre normalmente con las herramientas de IA, las cuales suelen ser entrenadas con ciertos datos y solo pueden realizar sus funciones con base a estos.<\/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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Seg\u00fan explica el Dr. Thomas Montine, autor del estudio, cada pat\u00f3logo tiene su propia idea de c\u00f3mo se ve un tipo de c\u00e9lula y las herramientas de IA no han sido capaces de capturar esas preferencias individuales. Por ello es que los investigadores de Stanford decidieron crear una herramienta de IA con mayor fluidez para pat\u00f3logos, la cual puede aprender a medida que el especialista la utiliza. En este sentido nuclei.io cuenta con una habilidad b\u00e1sica para diferenciar tipos de c\u00e9lula basados en la apariencia de su n\u00facleo, el cual contiene la informaci\u00f3n gen\u00e9tica.<\/p>

Seg\u00fan el estudio, en menos de una hora de uso este modelo de IA puede aprender a reconocer las c\u00e9lulas que un pat\u00f3logo est\u00e1 buscando. El Dr. Zou explic\u00f3 que \u201ccuando contaban (los pat\u00f3logos) con la ayuda de la inteligencia artificial, eran m\u00e1s precisos a la hora de ampliar las regiones relevantes dentro de una imagen grande\u201d.<\/p>

Por ejemplo, al tratar de buscar c\u00e9lulas inmunitarias en im\u00e1genes de biopsias uterinas, para diagnosticar endometritis, o c\u00e9lulas de c\u00e1ncer de colon dentro de un ganglio linf\u00e1tico, para diagnosticar c\u00e1ncer metast\u00e1sico, la ayuda de la IA redujo el tiempo de diagn\u00f3stico de 209 a 79 segundos.<\/p>

El objetivo final de nuclei.io, es asegurarse de que los pacientes reciben atenci\u00f3n r\u00e1pida y obtienen diagn\u00f3sticos precisos. En sus pruebas iniciales esta herramienta no solo aceler\u00f3 el trabajo de los pat\u00f3logos, sino que mejor\u00f3 la precisi\u00f3n de sus diagn\u00f3sticos.<\/p>

\u201cPuede ser una herramienta poderosa para interpretar cualquier biopsia en la que estemos tratando de diferenciar c\u00e9lulas sanas y malignas. Eso no es cierto de ninguna otra herramienta de IA importante que se est\u00e9 utilizando en patolog\u00eda en este momento\u201d, concluy\u00f3 el Dr. Montine.<\/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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STANFORD<\/strong><\/p>

https:\/\/med.stanford.edu\/news\/all-news\/2024\/06\/digital-pathology.html<\/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":"

Una herramienta personalizable de IA desarrollada por cient\u00edficos de Stanford ayuda a pat\u00f3logos a identificar c\u00e9lulas enfermas. La inteligencia artificial (IA) se ha convertido, en el sector salud, en una herramienta clave para mejorar el trabajo de los m\u00e9dicos especialistas. La IA es capaz de realizar tareas de asistencia para m\u00e9dicos, reduciendo su carga de trabajo y mejorando su toma de decisiones basadas en evidencia cl\u00ednica.\u00a0 Por ejemplo, en los a\u00f1os recientes la IA, ha sido utilizada por m\u00e9dicos para realizar an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas, herramienta que, hasta cierto punto, es una de las m\u00e1s accesibles en temas de IA. Las herramientas que ayudan al an\u00e1lisis de im\u00e1genes suelen ser entrenadas solamente para una tarea especifica, es decir no pueden utilizarse de manera universal para realizar otro tipo de tareas para las que no fueron dise\u00f1adas. Recientemente cient\u00edficos de Stanford Medicine colaboraron para desarrollar una nueva herramienta de IA, capaz de identificar c\u00e9lulas enfermas bajo el microscopio que cualquier pat\u00f3logo puede se\u00f1alar f\u00e1cilmente. El desarrollo y prueba de esta herramienta denominada nuclei.io, fue detallado en un estudio publicado en Nature Biomedical Engineering. El estudio mostr\u00f3 que los pat\u00f3logos que utilizaron nuclei.io alcanzaron un diagn\u00f3stico 62% m\u00e1s r\u00e1pido y un 72% m\u00e1s preciso que aquellos que no utilizaron el programa. El Dr. Jame Zou, profesor asociado de ciencia de datos biom\u00e9dicos y coautor principal del art\u00edculo, detall\u00f3 que nuclei.io es una que no busca reemplazar el trabajo de los pat\u00f3logos, sino que sea una herramienta para la colaboraci\u00f3n con los especialistas. \u201cDescubrimos que un pat\u00f3logo asistido por la IA es mucho mejor que el pat\u00f3logo solo o la IA sola\u201d, expres\u00f3. Ante el problema de escasez de pat\u00f3logos, esta y otras herramientas de IA han demostrado tener el potencial para acelerar el trabajo de los pat\u00f3logos.\u00a0 Esta herramienta puede reconocer entre c\u00e9lulas sanas y c\u00e9lulas enfermas al proporcionarle ejemplos, sin embargo, esto no ocurre normalmente con las herramientas de IA, las cuales suelen ser entrenadas con ciertos datos y solo pueden realizar sus funciones con base a estos. Seg\u00fan explica el Dr. Thomas Montine, autor del estudio, cada pat\u00f3logo tiene su propia idea de c\u00f3mo se ve un tipo de c\u00e9lula y las herramientas de IA no han sido capaces de capturar esas preferencias individuales. Por ello es que los investigadores de Stanford decidieron crear una herramienta de IA con mayor fluidez para pat\u00f3logos, la cual puede aprender a medida que el especialista la utiliza. En este sentido nuclei.io cuenta con una habilidad b\u00e1sica para diferenciar tipos de c\u00e9lula basados en la apariencia de su n\u00facleo, el cual contiene la informaci\u00f3n gen\u00e9tica. Seg\u00fan el estudio, en menos de una hora de uso este modelo de IA puede aprender a reconocer las c\u00e9lulas que un pat\u00f3logo est\u00e1 buscando. El Dr. Zou explic\u00f3 que \u201ccuando contaban (los pat\u00f3logos) con la ayuda de la inteligencia artificial, eran m\u00e1s precisos a la hora de ampliar las regiones relevantes dentro de una imagen grande\u201d. Por ejemplo, al tratar de buscar c\u00e9lulas inmunitarias en im\u00e1genes de biopsias uterinas, para diagnosticar endometritis, o c\u00e9lulas de c\u00e1ncer de colon dentro de un ganglio linf\u00e1tico, para diagnosticar c\u00e1ncer metast\u00e1sico, la ayuda de la IA redujo el tiempo de diagn\u00f3stico de 209 a 79 segundos. El objetivo final de nuclei.io, es asegurarse de que los pacientes reciben atenci\u00f3n r\u00e1pida y obtienen diagn\u00f3sticos precisos. En sus pruebas iniciales esta herramienta no solo aceler\u00f3 el trabajo de los pat\u00f3logos, sino que mejor\u00f3 la precisi\u00f3n de sus diagn\u00f3sticos. \u201cPuede ser una herramienta poderosa para interpretar cualquier biopsia en la que estemos tratando de diferenciar c\u00e9lulas sanas y malignas. Eso no es cierto de ninguna otra herramienta de IA importante que se est\u00e9 utilizando en patolog\u00eda en este momento\u201d, concluy\u00f3 el Dr. Montine. 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