El AI puede predecir riesgo del cáncer de pecho hasta 5 años antes de diagnosis

Las personas de investigadores en Massachusetts Institute of Technology (MIT) han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo que puede predecir el cáncer de pecho de imágenes del mamograma hasta cinco años antes de que una diagnosis se puede hacer por los doctores.

Los investigadores han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo que puede predecir el cáncer de pecho de imágenes del mamograma hasta cinco años antes de que una diagnosis se puede hacer por los doctores.cree los trabajos 51 | Shutterstock

El cáncer de pecho es el cáncer más común de mujeres y es responsable de alrededor 500.000 muertes cada año por todo el mundo. Ahora hay muchos tratamientos efectivos para el cáncer de pecho, pero un resultado exitoso es todavía relacionado en un diagnóstico precoz.

Diagnosis posteriores requieren tratamientos más agresivos, que vienen con considerables efectos secundarios y fallan a menudo. Determinar a pacientes a riesgo del cáncer de pecho que se convierte tiene por lo tanto sido un foco dominante para los investigadores que observan para reducir el número de muertes cáncer-relacionadas del pecho.

Los programas de cribado usando mamografía se emplean para habilitar la detección temprana y el tratamiento del cáncer de pecho. Sin embargo, tal investigación requiere escrutinio de cada mamograma para los signos de la anormalidad, que es altamente necesitando mucho trabajo debido al gran número de mujeres que deban ser revisadas.

Además, puesto que las imágenes se revisan manualmente, sigue siendo un elemento de la subjetividad y del riesgo de desvío humano. Para acelerar la revista de mamogramas y habilitar la evaluación objetivo del riesgo, los investigadores han estado trabajando en los modelos de ordenador que se convertían que puede revisar rápidamente y seguro las imágenes del mamograma para el riesgo del cáncer de pecho.

Configuraciones únicas del ` del tejido del pecho'

Usando la información de más de 90.000 mamogramas tomados en el Hospital General de Massachusetts (MGH), las personas en el laboratorio de la inteligencia de informática y artificial de los MIT han desarrollado un nuevo modelo de profundo-aprendizaje que descubre configuraciones sutiles del cambio en tejido del pecho que el aro humano no puede descubrir.

Programado usando mamogramas y resultados sabidos sobre de 60.000 pacientes, el modelo determina precursores a los tumores malos y puede predecir de un mamograma si un paciente es probable desarrollar el cáncer de pecho.

A diferencia de la evaluación de los factores de riesgo dominantes, tales como edad, antecedentes familiares del cáncer de pecho, estado hormonal, y densidad del pecho, el modelo de profundo-aprendizaje del MIT determina las configuraciones indicativas de cáncer de pecho. Las predicciones dato-se impulsan y pueden así ser compuestas a 5 años antes de que el cáncer se convierte. La investigación ofrece así una evaluación de riesgos individual que se podría utilizar para modificar programas de la investigación para requisitos particulares y de la prevención sobre una base del paciente-por-paciente.

Constance Lehman, profesor de la radiología en la Facultad de Medicina de Harvard y el jefe de división de la proyección de imagen del pecho en MGH, comentó respecto a la investigación:

Desde los años 60 los radiólogos han notado que las mujeres tienen único y las configuraciones variables del tejido del pecho visibles en el mamograma… estas configuraciones pueden representar extensamente la influencia de la genética, de hormonas, del embarazo, de la lactancia, de la dieta, de la baja de peso, y del avance de peso. Podemos ahora leverage esta información detallada para ser más exactos en nuestra evaluación de riesgos en el nivel individual.”

Los resultados eran el golpear del `'

El modelo fue utilizado para determinar retrospectivo a mujeres en de alto riesgo del cáncer de pecho que se convertía de casi 89.000 mamografías de cribado consecutivas tomadas entre 2009 y 2012. Colocó correctamente el 31% de todos los pacientes que habían desarrollado posteriormente el cáncer de pecho en el decilo superior del riesgo. El valor correspondiente logrado usando el modelo existente de Tyrer-Cuzick era el solamente 18%.

Allison Kurian, profesor adjunto del remedio y salud investiga/plan de acción en la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford, comentada.

Está golpeando determinado que el modelo se realiza igualmente también para el blanco y las personas negras, que no ha sido el caso con las herramientas anteriores… si está validada y hecha disponible para el uso disperso, esto podría perfeccionar realmente en nuestras estrategias actuales para estimar riesgo.”

Las personas apuntan hacer su modelo a la pieza de la asistencia estándar. Prediciendo qué individuos desarrollarán el cáncer en el futuro, las estrategias de gestión se pueden adaptar por consiguiente, previniendo el cáncer de pecho a partir de convertirse y de salvares vidas.

Source:

Yala A., et al. (2019). A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction. Radiology. doi.org/10.1148/radiol.2019182716.

Kate Bass

Written by

Kate Bass

Kate graduated from the University of Newcastle upon Tyne with a biochemistry B.Sc. degree. She also has a natural flair for writing and enthusiasm for scientific communication, which made medical writing an obvious career choice. In her spare time, Kate enjoys walking in the hills with friends and travelling to learn more about different cultures around the world.

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