{"id":54119,"date":"2025-04-24T10:17:45","date_gmt":"2025-04-24T16:17:45","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=54119"},"modified":"2025-04-24T10:22:26","modified_gmt":"2025-04-24T16:22:26","slug":"desarrollan-primer-modelo-de-ia-para-diagnostico-de-cancer-de-tiroides","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/desarrollan-primer-modelo-de-ia-para-diagnostico-de-cancer-de-tiroides\/","title":{"rendered":"Desarrollan primer modelo de IA para diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer de tiroides"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de HKUMed logran clasificar etapa y riesgo con m\u00e1s de 90% de precisi\u00f3n y reducen el tiempo de preparaci\u00f3n cl\u00ednica en un 50%.<\/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 Universidad de Hong Kong present\u00f3 un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de analizar documentos cl\u00ednicos y clasificar con alta precisi\u00f3n el c\u00e1ncer de tiroides, lo que podr\u00eda optimizar el trabajo de los profesionales m\u00e9dicos en todo el mundo. El estudio publicado en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a> describe c\u00f3mo un equipo interdisciplinario de la Facultad de Medicina de la Universidad de Hong Kong (HKUMed), junto con el Laboratorio InnoHK D\u00b24H y la London School of Hygiene & Tropical Medicine, desarroll\u00f3 el primer modelo de IA dise\u00f1ado para clasificar tanto la etapa como el riesgo cl\u00ednico del c\u00e1ncer de tiroides. Esta herramienta ha alcanzado una precisi\u00f3n superior al 90% y permite reducir a la mitad el tiempo que los m\u00e9dicos dedican a preparar las consultas.<\/p>

El c\u00e1ncer de tiroides es una de las formas m\u00e1s comunes de c\u00e1ncer en Hong Kong y a nivel mundial. Su tratamiento se gu\u00eda habitualmente por dos sistemas cl\u00ednicos: la clasificaci\u00f3n de riesgo de la Asociaci\u00f3n Americana de Tiroides (ATA) y el sistema de estadificaci\u00f3n TNM de la Comisi\u00f3n Conjunta Americana sobre el C\u00e1ncer (AJCC, por sus siglas en ingl\u00e9s). Aplicar estos sistemas de manera manual puede resultar complejo y demandante para los profesionales 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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Para resolver esta dificultad, el equipo de HKUMed desarroll\u00f3 un asistente de IA basado en grandes modelos de lenguajes (LLM, en ingl\u00e9s), como ChatGPT y DeepSeek, que puede analizar textos cl\u00ednicos y asignar autom\u00e1ticamente una etapa y una categor\u00eda de riesgo. El modelo se entren\u00f3 utilizando informes de patolog\u00eda de 50 pacientes del programa estadounidense Cancer Genome Atlas (TCGA), y fue validado con datos de otros 289 pacientes, adem\u00e1s de 35 casos simulados elaborados por cirujanos endocrinos.<\/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

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El modelo se nutre de cuatro LLM de c\u00f3digo abierto: Mistral, Llama (Meta), Gemma (Google) y Qwen (Alibaba). Combinando los resultados de estas herramientas, el clasificador alcanz\u00f3 precisiones de entre 88.5% y 100% en la clasificaci\u00f3n de riesgo (ATA) y entre 92.9% y 98.1% en la estadificaci\u00f3n (AJCC), seg\u00fan el grupo de casos evaluado.<\/p>

Seg\u00fan los investigadores, este sistema puede operar de forma local sin necesidad de conexi\u00f3n en l\u00ednea, lo que preserva la privacidad de los pacientes. Adem\u00e1s, puede integrarse en entornos cl\u00ednicos p\u00fablicos y privados, tanto a nivel local como internacional.<\/p>

El equipo de investigaci\u00f3n estuvo encabezado por el profesor Joseph Wu, el Dr. Matrix Fung y el Dr. Carlos Wong. Uno de los puntos destacados por los expertos es que esta herramienta no solo mejora la eficiencia en el diagn\u00f3stico, sino que tambi\u00e9n libera tiempo para que los m\u00e9dicos puedan enfocarse en la atenci\u00f3n directa de sus pacientes.<\/p>

\u201cEl modelo de IA es vers\u00e1til y podr\u00eda integrarse f\u00e1cilmente en diversos entornos de los sectores p\u00fablico y privado, as\u00ed como en institutos de salud e investigaci\u00f3n tanto locales como internacionales\u201d, expres\u00f3 el Dr. Fung. \u201cSomos optimistas respecto a que la implementaci\u00f3n pr\u00e1ctica de este modelo de IA podr\u00eda mejorar la eficiencia del personal cl\u00ednico de primera l\u00ednea y la calidad de la atenci\u00f3n. Adem\u00e1s, los m\u00e9dicos dispondr\u00e1n de m\u00e1s tiempo para asesorar a sus pacientes\u201d.<\/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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HKU<\/strong><\/p>

https:\/\/www.hku.hk\/press\/press-releases\/detail\/28291.html<\/a><\/p>

NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-01528-y<\/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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