{"id":50424,"date":"2024-11-21T12:09:13","date_gmt":"2024-11-21T18:09:13","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=50424"},"modified":"2025-10-17T22:52:58","modified_gmt":"2025-10-18T04:52:58","slug":"nueva-herramienta-de-ia-mejora-la-deteccion-de-cancer-y-el-acceso-a-ensayos-clinicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/nueva-herramienta-de-ia-mejora-la-deteccion-de-cancer-y-el-acceso-a-ensayos-clinicos\/","title":{"rendered":"Nueva herramienta de IA mejora la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer y el acceso a ensayos cl\u00ednicos"},"content":{"rendered":"
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Un avance liderado por Cedars-Sinai promete acelerar el diagn\u00f3stico y tratamiento del c\u00e1ncer.<\/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 Cedars-Sinai desarrollaron un m\u00e9todo basado en inteligencia artificial (IA) que utiliza reportes de patolog\u00eda para evaluar r\u00e1pidamente la severidad del c\u00e1ncer en pacientes. Este avance busca no solo agilizar el proceso de selecci\u00f3n para ensayos cl\u00ednicos, sino tambi\u00e9n expandir las posibilidades de tratamiento personalizado para quienes padecen esta enfermedad.<\/p>

En la actualidad, los registros tumorales son esenciales para seleccionar candidatos a ensayos cl\u00ednicos, pero este proceso manual y laborioso suele retrasar el acceso a tratamientos relevantes. Esta nueva herramienta, descrita en la revista Nature Communications<\/em><\/a>, automatiza la clasificaci\u00f3n de los pacientes seg\u00fan la etapa de su c\u00e1ncer, eliminando as\u00ed meses de espera.<\/p>

\u201cPara cuando los datos de un paciente con c\u00e1ncer se ingresan en un registro de tumores, pueden haber pasado meses, junto con la oportunidad de que el paciente participe en ensayos cl\u00ednicos relevantes u otros tratamientos\u201d, indic\u00f3 el Dr. Nicholas Tatonetti, vicepresidente de Biomedicina Computacional en Cedars-Sinai.<\/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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Este modelo de IA se basa en reportes de patolog\u00eda, documentos que resumen los an\u00e1lisis de tejidos realizados por especialistas. El sistema, denominado BB-TEN, analiza r\u00e1pidamente estos reportes utilizando una t\u00e9cnica de deep learning conocida como modelo transformador, que imita la capacidad de razonamiento del cerebro humano.<\/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 se detalla en el estudio, BB-TEN mostr\u00f3 resultados prometedores en m\u00faltiples escenarios. Luego de entrenarse con datos de m\u00e1s de 7 mil pacientes del Atlas del Genoma del C\u00e1ncer, la herramienta fue probada en otros 8 mil reportes de un centro m\u00e9dico, logrando resultados altamente precisos. Una de sus ventajas es que no necesita ser adaptada a instituciones espec\u00edficas, lo que la convierte en una herramienta de uso generalizado.<\/p>

Adem\u00e1s de acelerar la selecci\u00f3n de candidatos, el modelo podr\u00eda ser clave en investigaciones retrospectivas y an\u00e1lisis observacionales, facilitando el desarrollo de tratamientos personalizados. Esto abre la puerta a integraciones futuras con otros tipos de datos cl\u00ednicos, como im\u00e1genes m\u00e9dicas o informaci\u00f3n gen\u00e9tica.<\/p>

Finalmente, Cedars-Sinai ha hecho que BB-TEN est\u00e9 disponible para usos acad\u00e9micos y otras aplicaciones, con el objetivo de fomentar la colaboraci\u00f3n entre instituciones y acelerar la implementaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda.<\/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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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-024-53190-9<\/a><\/p>

CEDARS SINAI<\/strong><\/p>

https:\/\/www.cedars-sinai.org\/newsroom\/new-ai-method-measures-cancer-severity-using-pathology-reports\/<\/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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