Nueva herramienta de IA mejora métodos anteriores para identificar cáncer colorrectal en muestras de tejido

El análisis de tejidos generalmente implica que un patólogo revise portaobjetos digitales escaneados de la muestra intestinal de un paciente y marque áreas específicas, como aquellas en las que hay presencia de tejidos cancerosos y relacionados. Se ha desarrollado una nueva herramienta impulsada por inteligencia artificial (IA) para identificar el cáncer colorrectal en muestras de tejido que supera todos los modelos anteriores en términos de precisión de clasificación.

Esta herramienta fue el resultado de un estudio colaborativo dirigido por investigadores de la Universidad de Jyväskylä (Jyväskylä, Finlandia). El modelo de IA creado en este estudio demostró un rendimiento superior en la clasificación de muestras de tejido en comparación con los modelos anteriores. Esta nueva herramienta tiene el potencial de agilizar el proceso para los médicos al automatizar el análisis de portaobjetos de tejido. Analiza muestras y resalta áreas con varios tipos de tejido, ofreciendo un nivel de precisión que podría reducir en gran medida la carga de trabajo de los histopatólogos, lo que conduce a diagnósticos, pronósticos y conocimientos clínicos más rápidos.

El equipo de investigación ha puesto a disposición del público esta herramienta de IA para promover más investigaciones y colaboraciones. Si bien los resultados son prometedores, el equipo enfatiza que la integración de herramientas de IA en la práctica clínica debe abordarse con cautela. Para que las soluciones de IA se conviertan en estándar en los entornos clínicos, deben pasar por un proceso de validación exhaustivo para garantizar que cumplan con las normas clínicas y regulatorias.

"Según nuestro estudio, el modelo desarrollado es capaz de identificar todas las categorías de tejidos relevantes para la identificación del cáncer, con una precisión del 96,74 %", afirma Fabi Prezja, el investigador responsable del diseño del método. "La disponibilidad gratuita tiene como objetivo acelerar los avances futuros al alentar a los científicos, desarrolladores e investigadores de todo el mundo a seguir desarrollando la herramienta y encontrando nuevas aplicaciones para ella".

Enlaces relacionados:
Universidad de Jyväskylä

Visitar la expo >

Miembro Platino

PRUEBA DE INMUNOENSAYO DE XILAZINA

Xylazine ELISA

Magnetic Bead Separation Modules
MAG and HEATMAG

Complement 3 (C3) Test

GPP-100 C3 Kit

Miembro Oro

Prueba de factor reumatoide (FR)

Rheumatoid Factors (RF)