Investigaciones recientes muestran que la inteligencia artificial (IA) puede predecir si los pacientes adultos con cáncer cerebral sobrevivirán más de ocho meses después de recibir radioterapia. Utilizar la IA para predecir los resultados de los pacientes permitiría a los médicos planificar mejor la siguiente etapa del tratamiento y acelerar terapias potencialmente salvadoras de vidas.
Esta es la primera aplicación de la inteligencia artificial para predecir la supervivencia a corto y largo plazo después de la radioterapia a corto plazo. En un artículo publicado recientemente en Neuro-Oncology, investigadores del King’s College London presentaron cómo crearon un modelo de aprendizaje automático que permite predicciones de resultados más confiables y precisos para pacientes adultos con tumores cerebrales primarios.
El glioblastoma es un tipo de cáncer difícil de tratar, con solo una de cada cuatro personas que sobreviven más de un año después del diagnóstico. Los investigadores utilizaron el aprendizaje profundo, un tipo de IA, para predecir si los pacientes con glioblastoma sobrevivirían ocho meses después de recibir radioterapia. El período de ocho meses normalmente permite completar un curso típico de quimioterapia de rutina, que suele seguir a la radioterapia.
Actualmente, los pacientes se someten a escáneres regulares para evaluar la eficacia de la quimioterapia. Sin embargo, esto significa que algunos pacientes reciben quimioterapia ineficaz que no salvará sus vidas, al tiempo que experimentan efectos secundarios dañinos. En contraste, con resultados de resonancias magnéticas inmediatos y precisos de los escáneres de rutina, la IA permite a los médicos identificar a los pacientes que no se beneficiarían de la quimioterapia y proponer tratamientos alternativos o iniciar terapias experimentales a través de ensayos clínicos.
El Dr. Thomas Booth, profesor de neuroimagenología del King’s College London y neurólogo consultor del King’s College Hospital NHS Trust, dijo: «Nuestro estudio se basó en una pregunta clínica e investigativa crucial sobre los tumores cerebrales agresivos y se logró mediante la utilización de la inteligencia artificial de vanguardia. Aunque es más raro que otros tipos de cáncer, la devastación que causa es desproporcionada en comparación con la tasa de supervivencia de dos años, que es del 18%».
Alysha Chelliah, una investigadora del King’s College London y titular de un doctorado en Medicina, afirmó: «Aplicamos el aprendizaje profundo para predecir si los pacientes con glioblastoma sobrevivirán los primeros ocho meses después de la radioterapia. El modelo de IA mostró un rendimiento mejorado después de un entrenamiento anterior para detectar anomalías en decenas de miles de resonancias magnéticas cerebrales. El objetivo de este enfoque es mejorar la capacidad para identificar a los pacientes que requieren terapia de salvamento temprana o inscripción en ensayos clínicos en comparación con aquellos que presentan una respuesta inicial al tratamiento».
Los investigadores entrenaron la IA utilizando un conjunto de datos que comprendía decenas de miles de escáneres de varios tipos de tumores cerebrales.
Preguntas y respuestas clave (FAQ):
1. ¿Cuáles son los nuevos hallazgos sobre la inteligencia artificial?
Investigaciones recientes muestran que la inteligencia artificial (IA) puede predecir si los pacientes adultos con cáncer cerebral sobrevivirán más de ocho meses después de recibir radioterapia.
2. ¿Qué beneficios aporta el uso de la IA al predecir los resultados para los pacientes?
Utilizar la IA para predecir de manera efectiva los resultados para los pacientes permitiría a los médicos planificar mejor la siguiente etapa del tratamiento y acelerar terapias potencialmente salvadoras de vidas.
3. ¿Cuál es la primera aplicación de la inteligencia artificial en predecir la supervivencia a corto y largo plazo después de la radioterapia a corto plazo?
Esta es la primera aplicación de la inteligencia artificial para predecir la supervivencia a corto y largo plazo después de la radioterapia a corto plazo.
4. ¿Cuál es el objetivo del artículo publicado en Neuro-Oncology?
El objetivo del artículo publicado en Neuro-Oncology es presentar un modelo de aprendizaje automático desarrollado por investigadores del King’s College London que permite predicciones de resultados más confiables y precisos para pacientes adultos con tumores cerebrales primarios.
5. ¿Qué beneficios aporta el uso de la IA al predecir los resultados para los pacientes con glioblastoma?
Utilizar el aprendizaje profundo (un tipo de IA) permite a los médicos identificar a los pacientes que no se beneficiarían de la quimioterapia y proponer tratamientos alternativos o iniciar terapias experimentales a través de ensayos clínicos.
6. ¿Cuáles son los hallazgos de uno de los investigadores?
Alysha Chelliah, una investigadora del King’s College London y titular de un doctorado en Medicina, afirmó que el modelo de IA mostró un rendimiento mejorado después de un entrenamiento previo para detectar anomalías en decenas de miles de resonancias magnéticas cerebrales. El objetivo de este enfoque es mejorar la capacidad para identificar a los pacientes que requieren terapia de salvamento temprana o inscripción en ensayos clínicos en comparación con aquellos que presentan una respuesta inicial al tratamiento.
7. ¿Qué datos se utilizaron para entrenar la IA?
Los investigadores entrenaron la IA utilizando un conjunto de datos que comprendía decenas de miles de escáneres de varios tipos de tumores cerebrales.
Definiciones de Términos Clave:
– Inteligencia Artificial (IA): Un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
– Radioterapia: Un método de tratamiento que utiliza radiación ionizante para destruir células cancerosas.
– Glioblastoma: El tipo de tumor cerebral más agresivo y difícil de tratar.
– Aprendizaje Automático: Un campo de la inteligencia artificial en el que se programa a las computadoras para que aprendan de los datos disponibles y tomen inferencias y decisiones de forma independiente.
– Aprendizaje Profundo: Un tipo de aprendizaje automático en el que se utilizan redes neuronales artificiales, que imitan la estructura y función del cerebro, para aprender y analizar datos.
– Glioma: Otro nombre para un tumor glioma, que ocurre en los tejidos cerebrales y de la médula espinal.
Enlaces Relacionados Sugeridos:
– King’s College London
– King’s College Hospital NHS Trust
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