Un estudio innovador publicado en Nature Communications demuestra las capacidades superiores de un nuevo programa de inteligencia artificial en el diagnóstico y predicción del pronóstico del cáncer de pulmón. Este programa utiliza tecnología de aprendizaje autosupervisada para identificar de forma rápida y precisa el adenocarcinoma de pulmón y predecir su riesgo de recurrencia. Su precisión es significativamente mayor que los métodos de diagnóstico manual tradicionales, lo que brinda esperanza para un tratamiento de precisión para los pacientes con cáncer de pulmón. diagnóstico de otros tipos de cáncer. Esta investigación no solo logra innovación tecnológica, sino que, lo que es más importante, proporciona soluciones prácticas para mejorar el proceso de diagnóstico y tratamiento del cáncer de pulmón, lo que indica el enorme potencial de la IA en el campo médico.
En un estudio innovador, investigadores de la Universidad de Nueva York y otras instituciones han desarrollado un programa avanzado de inteligencia artificial que puede distinguir el adenocarcinoma de pulmón del carcinoma de células escamosas con una precisión del 99% y predecir con un 72% de precisión. El riesgo de recurrencia del tumor es significativamente mejor que el manual. diagnóstico. El programa utiliza tecnología de aprendizaje autosupervisada para construir "HP-Atlas" mediante el análisis de casi 500.000 imágenes de tejidos para lograr un diagnóstico preciso y una predicción de pronóstico. Los investigadores planean hacer que el sistema sea gratuito para el público después de realizar más pruebas, lo que brindará un tratamiento más preciso y personalizado a los pacientes con cáncer de pulmón y abrirá nuevos caminos para el diagnóstico por IA de otros tipos de cáncer. En el futuro, el equipo de investigación también integrará más datos clínicos y socioeconómicos para mejorar aún más la precisión y confiabilidad del sistema.
La aplicación exitosa de este programa de IA indica que la tecnología de inteligencia artificial desempeñará un papel cada vez más importante en el campo del diagnóstico y tratamiento del cáncer, brindando servicios médicos más precisos y eficientes a los pacientes. Vale la pena esperar su amplia aplicación y escalabilidad en el futuro.