{"id":54329,"date":"2025-04-30T10:21:12","date_gmt":"2025-04-30T16:21:12","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=54329"},"modified":"2025-04-30T10:30:18","modified_gmt":"2025-04-30T16:30:18","slug":"ia-predice-recaida-de-gliomas-pediatricos-con-mayor-precision","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-predice-recaida-de-gliomas-pediatricos-con-mayor-precision\/","title":{"rendered":"IA predice reca\u00edda de gliomas pedi\u00e1tricos con mayor precisi\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo modelo de deep learning mejora significativamente el pron\u00f3stico a partir de resonancias magn\u00e9ticas realizadas a lo largo del tiempo.<\/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 Mass General Brigham, en colaboraci\u00f3n con Boston Children\u2019s Hospital y el Dana-Farber\/Boston Children\u2019s Cancer and Blood Disorders Center, desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir la recurrencia de gliomas pedi\u00e1tricos, es decir tumores cerebrales en ni\u00f1os, mediante el an\u00e1lisis de im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica tomadas despu\u00e9s de la cirug\u00eda. Los resultados del estudio fueron publicados en la revista The New England Journal of Medicine AI<\/em><\/a>.<\/p>

El enfoque, denominado temporal deep-learning<\/em> o aprendizaje temporal profundo, permite al algoritmo aprender de m\u00faltiples resonancias magn\u00e9ticas obtenidas a lo largo de varios meses, en lugar de depender de una sola imagen. \u201cHemos demostrado que la IA es capaz de analizar y hacer predicciones a partir de m\u00faltiples im\u00e1genes, no solo de un \u00fanico escaneo,\u201d explic\u00f3 Divyanshu Tak, primer autor del estudio y miembro del Programa de Inteligencia Artificial en Medicina (AIM) de Mass General Brigham.<\/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 nuevo modelo fue entrenado con 3,994 escaneos de 715 pacientes pedi\u00e1tricos provenientes de tres instituciones. Primero, la IA aprendi\u00f3 a ordenar cronol\u00f3gicamente las im\u00e1genes postoperatorias de cada paciente, para luego afinar su capacidad de identificar patrones que preceden una reca\u00edda. As\u00ed, el sistema pudo predecir la probabilidad de recurrencia a un a\u00f1o tras el tratamiento, con una precisi\u00f3n que vari\u00f3 entre el 75% y el 89%, muy por encima del 50% de precisi\u00f3n que ofrecen los m\u00e9todos tradicionales basados en una sola imagen.<\/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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\u201cMuchos gliomas pedi\u00e1tricos se curan solo con cirug\u00eda, pero cuando hay reca\u00eddas, pueden ser devastadoras\u201d, coment\u00f3 Benjamin Kann, autor principal del estudio y m\u00e9dico del Departamento de Oncolog\u00eda Radioter\u00e1pica en Brigham and Women\u2019s Hospital. \u201cEs muy dif\u00edcil predecir qui\u00e9n podr\u00eda recaer, por eso los pacientes se someten a seguimientos frecuentes durante a\u00f1os, algo que puede ser estresante para las familias. Necesitamos mejores herramientas para identificar desde el principio qui\u00e9nes tienen mayor riesgo.\u201d<\/p>

Los hallazgos podr\u00edan tener implicaciones pr\u00e1cticas relevantes. La IA podr\u00eda ayudar a reducir la frecuencia de estudios en pacientes con bajo riesgo o a anticipar tratamientos complementarios en quienes tienen m\u00e1s probabilidad de reca\u00edda. Sin embargo, los investigadores subrayan que el modelo a\u00fan requiere validaci\u00f3n en entornos cl\u00ednicos adicionales antes de ser implementado.<\/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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MASS GENERAL BRIGHAM <\/strong><\/p>

https:\/\/www.massgeneralbrigham.org\/en\/about\/newsroom\/press-releases\/artificial-intelligence-predicts-pediatric-brain-cancer-relapse<\/a><\/p>

NEJM<\/strong><\/p>

https:\/\/ai.nejm.org\/doi\/10.1056\/AIoa2400703<\/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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