Investigadores han desarrollado un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) que promete revolucionar el diagnóstico y la evaluación del cáncer, ofreciendo resultados más precisos y rápidos que nunca. Este modelo, denominado Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation (CHIEF), supera a otros modelos de aprendizaje profundo en un 36%, destacándose en la detección del cáncer, la identificación del origen de tumores y la predicción de resultados clínicos.

Desarrollado por un equipo de la Facultad de Medicina de Harvard, CHIEF fue diseñado para ser versátil y aplicable en una amplia gama de tareas diagnósticas, una diferencia clave frente a muchos modelos actuales que están entrenados para realizar funciones específicas.

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Una herramienta que ofrece precisión y rapidez

"CHIEF proporciona a los médicos una segunda opinión en tiempo real, precisa y confiable, abarcando un amplio espectro de tipos y variaciones de cáncer", explicó Kun-Hsing Yu, profesor asistente de Informática Biomédica en la Facultad de Medicina de Harvard y autor principal del estudio, en una entrevista con Euronews Health.

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Cómo funciona CHIEF

El modelo se entrenó con más de 15 millones de imágenes patológicas, lo que refuerza su capacidad para diagnosticar cánceres con características diversas. Luego, los investigadores utilizaron más de 60.000 imágenes de alta resolución de tejidos para perfeccionar CHIEF en tareas específicas de predicción genética y clínica.

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Al ser probado con más de 19.400 imágenes de 24 hospitales alrededor del mundo, los resultados fueron publicados en la revista Nature. El modelo demostró su capacidad para leer diapositivas digitales de tejidos tumorales y predecir su perfil molecular basándose en las características de la imagen. Incluso es capaz de identificar características tumorales que podrían influir en la respuesta del paciente al tratamiento.

Resultados impresionantes

CHIEF logró una precisión cercana al 94% en la detección de células cancerosas en 11 tipos de cáncer. En aplicaciones específicas, como la identificación de células de cáncer de colon y la predicción de mutaciones genéticas, alcanzó un asombroso 99,43% de precisión.

El profesor Ajit Goenka, de la Clínica Mayo, destacó que el modelo representa un avance significativo en la aplicación de la IA en oncología, aunque advierte que aún es necesaria una validación rigurosa en entornos clínicos reales.

¿Qué sigue para CHIEF?

Antes de que CHIEF pueda ser implementado en consultas médicas, necesita aprobación reglamentaria. Actualmente, se están realizando estudios clínicos prospectivos para validar su eficacia en escenarios reales. Además, los desarrolladores están trabajando para ampliar su capacidad de detección de cánceres raros.

Goenka enfatiza la importancia de una validación exhaustiva en entornos clínicos diversos para garantizar que CHIEF no solo sea superior en teoría, sino también en la práctica diaria.