{"id":48335,"date":"2024-07-30T09:00:20","date_gmt":"2024-07-30T15:00:20","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=48335"},"modified":"2025-10-18T00:58:03","modified_gmt":"2025-10-18T06:58:03","slug":"nuevo-modelo-de-ia-capaz-de-examinar-imagenes-medicas-en-mas-de-20-organos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/nuevo-modelo-de-ia-capaz-de-examinar-imagenes-medicas-en-mas-de-20-organos\/","title":{"rendered":"Nuevo modelo de IA capaz de examinar im\u00e1genes m\u00e9dicas en m\u00e1s de 20 \u00f3rganos"},"content":{"rendered":"
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Este modelo, con su 95% de precisi\u00f3n, ser\u00eda clave para examinar im\u00e1genes de diversos tipos de c\u00e1ncer y facilitar el trabajo de los pat\u00f3logos.<\/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 equipo de las universidades Air Force Medical y Tsinghua, en colaboraci\u00f3n son la compa\u00f1\u00eda SenseTime, desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de examinar im\u00e1genes m\u00e9dicas de m\u00e1s de 20 \u00f3rganos humanos, incluyendo pulmones, senos e h\u00edgado. Este gran de modelo de lenguaje (LLM, en ingl\u00e9s) es conocido como PathOrchestra y representa una de las herramientas de asistencia basados en IA m\u00e1s potentes desarrollados en China. Este modelo ser\u00eda capaz de leer diversos tipos de im\u00e1genes m\u00e9dicas de c\u00e1ncer.<\/p>

PathOrchestra fue creado a partir de datos de pacientes en China, y se trata de la data set dom\u00e9stico m\u00e1s grande del pa\u00eds con alrededor de 300 mil im\u00e1genes de patolog\u00eda digital en portaobjetos, lo que representa hasta 300 terabytes de datos.<\/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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De esta forma, este modelo puede ayudar al diagn\u00f3stico o predicci\u00f3n de diversos tipos de c\u00e1ncer, a diferencia de la mayor\u00eda de los modos que son espec\u00edficos para ciertos tipos de c\u00e1ncer u otras enfermedades.<\/p>

Los investigadores detallaron que utilizaron un m\u00e9todo de aprendizaje autosupervisado, en el cual el modelo aprende de manera cruzada para as\u00ed analizar m\u00e1s de 20 \u00f3rganos diferentes. De esta forma logr\u00f3 completar una gran cantidad de tareas cl\u00ednicas como la clasificaci\u00f3n de tipos de c\u00e1ncer, identificaci\u00f3n y detecci\u00f3n de lesiones, diferenciaci\u00f3n de m\u00faltiples subtipos de c\u00e1ncer y la evaluaci\u00f3n de biomarcadores.<\/p>

En cuanto a precisi\u00f3n PathOrchestra ha logrado una tasa de precisi\u00f3n superior al 95% en casi 50 tareas cl\u00ednicas incluyendo el diagn\u00f3stico de subtipos de linfoma o la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de vejiga.<\/p>

Este modelo ser\u00eda una herramienta clave para aligerar la carga de trabajo de los pat\u00f3logos y aumentar la eficiencia en la revisi\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas. Adem\u00e1s, con el paso del tiempo podr\u00eda mejorarse su porcentaje de precisi\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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CHINADAILY<\/strong><\/p>

https:\/\/www.chinadaily.com.cn\/a\/202407\/19\/WS6699bd93a31095c51c50edaa.html<\/a><\/p>

TRIBUNE PK<\/strong><\/p>

https:\/\/tribune.com.pk\/story\/2480581\/ai-breakthrough-chinese-team-creates-model-to-read-cancer-images-across-20-organs<\/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":"

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