{"id":57167,"date":"2025-06-19T07:57:53","date_gmt":"2025-06-19T13:57:53","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57167"},"modified":"2025-06-19T08:01:07","modified_gmt":"2025-06-19T14:01:07","slug":"presentan-modelo-de-ia-capaz-de-diagnosticar-cancer-de-mama-sin-procedimientos-invasivos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/presentan-modelo-de-ia-capaz-de-diagnosticar-cancer-de-mama-sin-procedimientos-invasivos\/","title":{"rendered":"Presentan modelo de IA capaz de diagnosticar c\u00e1ncer de mama sin procedimientos invasivos"},"content":{"rendered":"
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El sistema MOME, entrenado con la mayor base de datos de resonancias magn\u00e9ticas de mama en China, iguala el rendimiento de radi\u00f3logos expertos y podr\u00eda reducir biopsias innecesarias.<\/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 Universidad de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Hong Kong (HKUST) han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) llamado Mixture of Modality Experts<\/strong> (MOME)<\/strong> que promete transformar el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de mama. La herramienta, basada en resonancias magn\u00e9ticas multiparam\u00e9tricas (mpMRI, en ingl\u00e9s), no solo alcanza una precisi\u00f3n diagn\u00f3stica comparable a la de radi\u00f3logos con m\u00e1s de cinco a\u00f1os de experiencia, sino que tambi\u00e9n ofrece predicciones sobre la respuesta a tratamientos y ayuda a identificar subtipos agresivos de c\u00e1ncer como el triple negativo. El estudio completo fue publicado en la revista Nature Communications<\/em><\/a>, y MOME ya est\u00e1 en fase de validaci\u00f3n cl\u00ednica en m\u00e1s de diez hospitales.<\/p>

El c\u00e1ncer de mama es una de las principales causas de muerte en mujeres a nivel mundial. Su detecci\u00f3n temprana y un tratamiento personalizado son claves para mejorar el pron\u00f3stico. Aunque las mpMRI ofrecen informaci\u00f3n detallada sobre los tumores, su an\u00e1lisis requiere tiempo y experiencia, y puede estar sujeto a errores humanos.<\/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 superar estos desaf\u00edos, el equipo de HKUST reuni\u00f3 m\u00e1s de 5 mil estudios de mpMRI provenientes de hospitales en distintas regiones de China y entren\u00f3 a MOME con ellos. Este modelo usa una arquitectura avanzada conocida como \u201ctransformer\u201d y un sistema de \u201cmezcla de expertos\u201d, lo que le permite combinar distintos tipos de im\u00e1genes m\u00e9dicas (como T2, DWI y DCE) e incluso funcionar cuando falta alguna de estas secuencias.<\/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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MOME ha sido probado en m\u00faltiples instituciones m\u00e9dicas, incluyendo hospitales en Shenzhen, Guangzhou y Yunnan. En los ensayos, igual\u00f3 o super\u00f3 el desempe\u00f1o de radi\u00f3logos humanos en la detecci\u00f3n de tumores malignos, particularmente en casos clasificados como BI-RADS 4, que presentan signos sospechosos pero no concluyentes. Gracias a esta precisi\u00f3n, el modelo podr\u00eda ayudar a evitar biopsias innecesarias y a mejorar la toma de decisiones cl\u00ednicas.<\/p>

\u201cLa gran adaptabilidad e interpretabilidad de MOME encierra un enorme potencial de integraci\u00f3n en los flujos de trabajo cl\u00ednicos. Al mejorar la fiabilidad del diagn\u00f3stico y la transparencia de las decisiones, MOME pone de relieve el papel transformador de la IA en el diagn\u00f3stico m\u00e9dico por imagen, al tiempo que permite un tratamiento no invasivo y personalizado del c\u00e1ncer\u201d, expres\u00f3 el profesor Chen Hao, catedr\u00e1tico adjunto del Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Ingenier\u00eda de la HKUST, y uno de los autores correspondientes del estudio.<\/p>

Asimismo, Hao destac\u00f3 que el r\u00e1pido avance de los modelos de IA y las tecnolog\u00edas de imagen, considera que los modelos como MOME ser\u00e1n clave en la capacitaci\u00f3n de los profesionales de la salud y adem\u00e1s mejorar\u00e1n los resultados de los pacientes en un futuro.<\/p>

Adem\u00e1s de su capacidad diagn\u00f3stica, MOME tambi\u00e9n puede predecir c\u00f3mo responder\u00e1 un paciente al tratamiento con quimioterapia antes de la cirug\u00eda y diferenciar subtipos moleculares del c\u00e1ncer, como el triple negativo, que requiere estrategias terap\u00e9uticas espec\u00edficas.<\/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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HKUST<\/strong><\/p>

https:\/\/hkust.edu.hk\/news\/revolutionizing-breast-cancer-diagnosis-hkust-launches-large-ai-model-mome-testing-over-ten-0#<\/a><\/p>

NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-025-58798-z<\/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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