El modelo de IA detecta el cáncer endometrial con una precisión casi perfecta

Investigadores de la Universidad Charles Darwin han presentado un poderoso nuevo modelo de IA llamado ECgMLP que puede detectar el cáncer endometrial con una precisión notable. El modelo alcanzó una impresionante precisión del 99.26 por ciento al identificar tejido canceroso a partir de imágenes microscópicas, superando significativamente a los especialistas humanos y a las herramientas de diagnóstico existentes.

Un avance en los diagnósticos de cáncer

El cáncer endometrial es el tipo de cáncer ginecológico más común en los países de altos ingresos. Tradicionalmente, se diagnostica mediante análisis histopatológicos, donde los especialistas humanos examinan las muestras de tejido bajo un microscopio. Sin embargo, incluso los médicos experimentados pueden pasar por alto indicadores sutiles de la enfermedad. La precisión diagnóstica humana generalmente oscila entre el 78 y el 81 por ciento, dejando margen para errores y tratamiento tardío.

El modelo ECgMLP utiliza mecanismos de atención especializados y técnicas de aprendizaje profundo para analizar láminas de tejido a un nivel más allá de la percepción humana. Aprende a reconocer patrones complejos en las estructuras celulares y puede distinguir de manera confiable entre tejidos sanos y cancerosos.

Alto rendimiento en múltiples tipos de cáncer

Aunque el modelo fue desarrollado específicamente para el cáncer endometrial, los investigadores probaron su precisión en otros cánceres comunes también. Los resultados fueron igualmente impresionantes:

• Cáncer colorrectal: 98.57 por ciento de precisión
• Cáncer de mama: 98.20 por ciento de precisión
• Cáncer oral: 97.34 por ciento de precisión

Esto demuestra que ECgMLP no solo es altamente efectivo, sino también versátil, convirtiéndose en un potencial cambio de juego para la histopatología en varios tipos de cáncer.

Transformando la atención médica con IA

La detección temprana y precisa es crítica en la lucha contra el cáncer. Cuando se detectan a tiempo, muchos tipos de cáncer son altamente tratables. Herramientas como ECgMLP tienen el potencial de salvar vidas al acelerar el diagnóstico y reducir errores. También pueden aliviar la carga de trabajo de los profesionales médicos, quienes a menudo están bajo presión en entornos con recursos limitados.

Más allá de la precisión clínica, los diagnósticos impulsados por IA como ECgMLP pueden ayudar a democratizar la atención médica. En muchas regiones, hay una escasez de patólogos capacitados. Una herramienta de IA confiable puede llevar análisis a nivel de experto a hospitales y clínicas que de otro modo carecen de personal especializado o equipo.

¿Qué viene a continuación?

El equipo de desarrollo planea seguir mejorando ECgMLP y probarlo en entornos clínicos del mundo real. La visión a largo plazo no es reemplazar a los médicos humanos, sino asistirles con herramientas de diagnóstico altamente precisas y escalables. A medida que la patología digital gana impulso, modelos de IA como este podrían convertirse en un componente central de los sistemas de atención médica moderna.

ECgMLP representa un gran avance en la integración de la inteligencia artificial en la medicina. Con niveles de precisión que superan el 99 por ciento, ofrece un vistazo al futuro de la precisión diagnóstica y la accesibilidad.

Referencia

Fuente original: Noticias de la Universidad Charles Darwin