{"id":57878,"date":"2025-07-16T10:08:23","date_gmt":"2025-07-16T16:08:23","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57878"},"modified":"2025-07-16T10:12:10","modified_gmt":"2025-07-16T16:12:10","slug":"ia-mejora-la-precision-en-el-analisis-de-melanoma-y-podria-revolucionar-su-diagnostico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-mejora-la-precision-en-el-analisis-de-melanoma-y-podria-revolucionar-su-diagnostico\/","title":{"rendered":"IA mejora la precisi\u00f3n en el an\u00e1lisis de melanoma y podr\u00eda revolucionar su diagn\u00f3stico"},"content":{"rendered":"
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Un estudio internacional muestra que un algoritmo de IA supera a los m\u00e9todos tradicionales para evaluar linfocitos infiltrantes en tumores, lo que podr\u00eda optimizar los tratamientos de inmunoterapia.<\/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 inteligencia artificial (IA) est\u00e1 demostrando ser una herramienta clave en la medicina de precisi\u00f3n. Una nueva investigaci\u00f3n publicada en JAMA Network Open<\/em><\/a> revela que un algoritmo de IA logra evaluar con mayor exactitud los linfocitos infiltrantes de tumor (TIL, en ingl\u00e9s) en pacientes con melanoma, superando a los m\u00e9todos visuales tradicionales utilizados por pat\u00f3logos. Este avance podr\u00eda mejorar significativamente la forma en que se toman decisiones terap\u00e9uticas en uno de los tipos de c\u00e1ncer de piel m\u00e1s agresivos.<\/p>

El estudio, liderado por investigadores de la Universidad de Yale y el Instituto Karolinska, compar\u00f3 la precisi\u00f3n de un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning<\/em> con la evaluaci\u00f3n realizada por pat\u00f3logos humanos en 111 muestras de tejido de pacientes con melanoma. Los TIL son c\u00e9lulas inmunol\u00f3gicas que se infiltran en los tumores, y su presencia puede indicar una mejor respuesta del cuerpo ante el c\u00e1ncer, especialmente cuando se usan tratamientos de inmunoterapia.<\/p>

Para el estudio, un total de 98 participantes cuantificaron los linfocitos infiltrados en el tumor en 60 muestras de tejido de melanoma. 40 participantes eran pat\u00f3logos que utilizaron m\u00e9todos visuales tradicionales para evaluar el tejido, mientras que 11 pat\u00f3logos y 47 cient\u00edficos no pat\u00f3logos utilizaron la IA.<\/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 m\u00e9todos tradicionales para evaluar los TIL dependen de la observaci\u00f3n visual de cortes histol\u00f3gicos coloreados, lo que los hace susceptibles a diferencias entre observadores. Por el contrario, el algoritmo de IA estandariza el proceso y ofrece resultados consistentes, independientemente del usuario. En el estudio, la IA alcanz\u00f3 coeficientes de correlaci\u00f3n superiores al 90%, mientras que los m\u00e9todos manuales apenas alcanzaron un 60% en algunos casos.<\/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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\u201cNuestros hallazgos sugieren que una herramienta de cuantificaci\u00f3n de linfocitos impulsada por IA puede proporcionar evaluaciones consistentes y fiables con un fuerte potencial para el uso cl\u00ednico, ofreciendo una alternativa s\u00f3lida a los m\u00e9todos tradicionales\u201d, expres\u00f3 el Dr. Thazin Nwe Aung, autor principal del estudio y cient\u00edfico investigador asociado en patolog\u00eda en Yale.<\/p>

Adem\u00e1s, el an\u00e1lisis mostr\u00f3 que ciertas mediciones de TIL generadas por la IA se correlacionaban significativamente con mejores tasas de supervivencia en pacientes, incluso despu\u00e9s de ajustar variables como edad, sexo y etapa del c\u00e1ncer. Estas mediciones fueron m\u00e1s eficaces que las tradicionales en predecir el pron\u00f3stico del paciente.<\/p>

Uno de los logros m\u00e1s importantes del modelo de IA fue su capacidad para reducir la variabilidad entre los evaluadores y mejorar la precisi\u00f3n en la predicci\u00f3n del curso cl\u00ednico de la enfermedad. Este nivel de confiabilidad podr\u00eda permitir su integraci\u00f3n en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica para apoyar decisiones sobre tratamientos, especialmente en inmunoterapias que solo son efectivas en una parte de los pacientes.<\/p>

\u201cEn este estudio pron\u00f3stico de la cuantificaci\u00f3n de TIL en melanoma, el algoritmo de IA demostr\u00f3 una reproducibilidad y asociaciones pron\u00f3sticas superiores en comparaci\u00f3n con los m\u00e9todos tradicionales\u201d, concluye el estudio.<\/p>

A pesar de que el estudio se bas\u00f3 en datos retrospectivos, los resultados ofrecen un respaldo s\u00f3lido para la utilidad cl\u00ednica de herramientas de IA en oncolog\u00eda. Asimismo, el conjunto de datos disponible p\u00fablicamente y la herramienta de IA de c\u00f3digo abierto ofrecen una base para la futura validaci\u00f3n e integraci\u00f3n en el tratamiento del melanoma.<\/p>

Los autores concluyen que, con una implementaci\u00f3n m\u00e1s amplia, esta tecnolog\u00eda podr\u00eda no solo agilizar los diagn\u00f3sticos, sino tambi\u00e9n ayudar a personalizar tratamientos en pacientes con melanoma. Estudios futuros podr\u00edan validar estos hallazgos en contextos prospectivos y ampliar su aplicaci\u00f3n a otros tipos de c\u00e1ncer.<\/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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JAMA NETWORK <\/strong><\/p>

https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamanetworkopen\/fullarticle\/2836021<\/a><\/p>

YALE<\/strong><\/p>

https:\/\/medicine.yale.edu\/news-article\/ai-outperforms-people-in-scoring-melanoma-tumor-infiltrating-immune-cells\/<\/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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