{"id":49486,"date":"2024-09-03T09:08:04","date_gmt":"2024-09-03T15:08:04","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=49486"},"modified":"2025-10-18T00:49:29","modified_gmt":"2025-10-18T06:49:29","slug":"estudio-utiliza-ia-para-predecir-el-riesgo-de-cancer-de-mama-y-aborda-desigualdades-en-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/estudio-utiliza-ia-para-predecir-el-riesgo-de-cancer-de-mama-y-aborda-desigualdades-en-salud\/","title":{"rendered":"Estudio utiliza IA para predecir el riesgo de c\u00e1ncer de mama y aborda desigualdades en salud"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo enfoque de aprendizaje federado busca mejorar la predicci\u00f3n del riesgo de c\u00e1ncer de mama y reducir las disparidades en el cuidado preventivo.<\/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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Investigadores de la Escuela de Medicina de la Universidad de Indiana (IU) est\u00e1n dirigiendo un estudio multic\u00e9ntrico que emplea inteligencia artificial (IA) para mejorar la predicci\u00f3n del riesgo de c\u00e1ncer de mama. Financiado con una subvenci\u00f3n de 3.7 millones de d\u00f3lares del Instituto Nacional del C\u00e1ncer de los Institutos Nacionales de Salud (NIH, en ingl\u00e9s) el estudio tambi\u00e9n se centrar\u00e1 en reducir las desigualdades en la atenci\u00f3n del c\u00e1ncer.<\/p>

El equipo de investigaci\u00f3n utilizar\u00e1 un m\u00e9todo innovador de IA conocido como federated learning<\/em> o “aprendizaje federado”, que permite analizar datos sin que estos salgan de las instituciones participantes, preservando as\u00ed la privacidad de los pacientes. Este enfoque colaborativo permite a los investigadores desarrollar modelos robustos para la predicci\u00f3n del riesgo de c\u00e1ncer de mama a partir de datos diversos, esenciales para mejorar la precisi\u00f3n y aplicabilidad del modelo en m\u00faltiples poblaciones de pacientes.<\/p>

\u201cEl aprendizaje federado es un paradigma novedoso para colaboraciones multisede porque permite acceder a datos amplios y diversos sin compartir informaci\u00f3n entre instituciones, lo que aumenta la confianza y mitiga las preocupaciones sobre la privacidad del paciente\u201d, explic\u00f3 Spyridon Bakas, director de la Divisi\u00f3n de Patolog\u00eda Computacional en la Escuela de Medicina de IU y el investigador principal del proyecto.<\/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 datos utilizados en el estudio provendr\u00e1n de pacientes que se someten a tomos\u00edntesis digital 3D de mama, un m\u00e9todo de detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama que est\u00e1 ganando popularidad sobre la mamograf\u00eda digital 2D tradicional. A trav\u00e9s de esta t\u00e9cnica, los investigadores podr\u00e1n crear un modelo de IA de c\u00f3digo abierto para predecir el riesgo de c\u00e1ncer de mama, aprovechando el conocimiento obtenido de diversas poblaciones de pacientes.<\/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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Cabe destacar que, el c\u00e1ncer de mama es una de las principales causas de muerte por c\u00e1ncer en mujeres. Con esta investigaci\u00f3n de cinco a\u00f1os, el equipo busca desarrollar modelos de evaluaci\u00f3n del riesgo que incluyan datos \u00e9tnicamente diversos de mujeres sometidas a ex\u00e1menes de detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama y mejorar estos modelos iniciales con la inclusi\u00f3n de sitios geogr\u00e1ficamente diversos. Adem\u00e1s, planean generar datos sint\u00e9ticos que reflejen las caracter\u00edsticas de las poblaciones locales de cada sitio para aumentar la privacidad y mejorar la precisi\u00f3n del modelo.<\/p>

\u201cNos enfocamos en la predicci\u00f3n en lugar del diagn\u00f3stico, siendo proactivos en vez de reactivos\u201d, coment\u00f3 Bakas. Adem\u00e1s, el estudio busca abordar las disparidades en salud, ya que muchos pacientes no tienen acceso a un sistema de salud integral. A trav\u00e9s del aprendizaje federado, se espera distribuir el modelo de IA en entornos comunitarios m\u00e1s amplios, beneficiando a poblaciones desatendidas.<\/p>

De esta forma, el estudio encabezado por la UI representa un nuevo avance en la integraci\u00f3n de la IA en la medicina preventiva, especialmente en la detecci\u00f3n temprana del c\u00e1ncer de mama. Al utilizar un enfoque novedoso como el aprendizaje federado, el equipo no solo mejora la precisi\u00f3n de los modelos de riesgo, sino que tambi\u00e9n promueve la equidad en salud al facilitar el acceso a herramientas avanzadas de diagn\u00f3stico en comunidades desatendidas.<\/p>

Por lo tanto, este proyecto no solo tiene el potencial de transformar la atenci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama, sino tambi\u00e9n de establecer un nuevo est\u00e1ndar en la aplicaci\u00f3n de IA en la medicina, fomentando la colaboraci\u00f3n y la transparencia en el desarrollo de soluciones de salud.<\/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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UI<\/strong><\/p>

https:\/\/news.iu.edu\/live\/news\/37787-iu-led-study-uses-ai-to-predict-breast-cancer-risk<\/a>\u00a0<\/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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