El modelo de IA utiliza imágenes histopatológicas para un diagnóstico preciso (imágenes representativas).
Nueva Delhi:
Según el Informe Mundial sobre el Cáncer 2022 publicado por la IARC (Agencia Internacional para la Investigación del Cáncer), el cáncer de mama representa el 13,6 por ciento de todos los cánceres (masculinos y femeninos) en la India. En las mujeres, representa el 26 por ciento de todos los casos de cáncer. En los Estados Unidos, el cáncer de mama representa aproximadamente el 30% de todos los casos nuevos de cáncer en mujeres.
Una nueva investigación muestra que la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a combatir esta temida enfermedad. El diagnóstico temprano y preciso puede ser fundamental para el tratamiento de los pacientes, y un sistema de inteligencia artificial recientemente desarrollado promete hacerlo con un diagnóstico casi perfecto.
Un artículo de investigación titulado “Clasificación de imágenes basada en aprendizaje profundo conjunto para determinar los subtipos y la invasividad del cáncer de mama” publicado el mes pasado en la revista Cancer detalla un modelo de inteligencia artificial que clasifica y detecta diferentes tipos de cáncer de mama. Pacientes, además de descartar en primer lugar malignidad (cáncer) mediante la detección de tumores benignos.
El estudio, realizado por investigadores de la Universidad Northeastern, Boston, junto con el Instituto de Investigación de Salud de Maine, desarrolló un modelo de IA que analiza imágenes histopatológicas (microscópicas a nivel de tejido) de alta resolución de portaobjetos completos de tejido tumoral de mama.
El sistema de IA, que supera a los modelos anteriores de aprendizaje automático (ML) en el dominio al combinar predicciones de otros modelos de ML, es capaz de identificar y clasificar un tumor como maligno (canceroso) o benigno (no canceroso) utilizando datos históricos. Modelo durante el entrenamiento.
Se entrenó en conjuntos de datos disponibles públicamente llamados BREACH (Base de datos histopatológica del cáncer de mama) y BACH (Imagen histopatológica del cáncer de mama). Para BACH, las imágenes microscópicas del tejido mamario son etiquetadas cuidadosamente por expertos médicos, clasificando las imágenes en cuatro categorías: normal, benigna, carcinoma in situ y carcinoma invasivo.
Imágenes de microscopía ejemplares que muestran cuatro clases en el conjunto de datos BACH (Fuente de la imagen: Cancer 2024, 16(12), 2222)
Y para Breckhis, que constaba de 9.109 imágenes microscópicas de tejido tumoral de mama, se utilizó para clasificar aún más los tumores benignos y malignos en 4 subclases: cada tumor maligno en carcinoma ductal, carcinoma lobulillar, carcinoma mucinoso y carcinoma papilar y tumor papilar. , fibroadenoma, tumor filoides y adenoma tubular.
Imágenes de microscopía representativas de tejidos mamarios malignos y benignos del conjunto de datos de Breckhis (Fuente de la imagen: Cancer 2024, 16(12), 2222)
En conjunto, el modelo ML conjunto tiene una precisión del 99,84 por ciento. Estas métricas de desempeño en la etapa de investigación y desarrollo son prometedoras para aplicaciones de tecnología en el mundo real.
“La IA no puede pasar por alto un tumor en una biopsia y no se cansa después de diagnosticar 10 o 20”, dijo Saeed Amal a Northeast Global News. Amal es profesora de bioingeniería en la Universidad Northeastern y dirige el proyecto del modelo conjunto.
Además del diagnóstico, los sistemas de inteligencia artificial también han logrado avances en el pronóstico y la predicción del cáncer de mama. Por ejemplo, la IA ahora puede predecir la respuesta a la quimioterapia neoadyuvante (NAC) del cáncer de mama utilizando imágenes de biopsia con aguja previas a la quimioterapia con hematoxilina y eosina (tinciones comunes en imágenes de tejidos). Los sistemas de IA responsables de esto tienen una precisión del 95,15 por ciento y se detallan en un artículo titulado “Desarrollo de múltiples tuberías de IA para predecir la respuesta a la quimioterapia neoadyuvante del cáncer de mama utilizando tejido teñido con H&E”, que se publicó en la revista en mayo de 2023. de patología.
Además, la IA también ha logrado avances significativos en la detección de metástasis en los ganglios linfáticos (la propagación de células cancerosas a través de los ganglios linfáticos) y la evaluación del estado hormonal importante para el tratamiento del cáncer de mama. Estos y muchos otros avances logrados por las intervenciones de IA a lo largo de los años en la lucha contra el cáncer de mama se describen en un artículo de revisión publicado en Diagnostic Pathology en febrero.
