{"id":332213,"date":"2023-01-27T01:00:00","date_gmt":"2023-01-27T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/algoritmo-de-aprendizaje-profundo-para-acelerar-la-evaluacion-dermatopatologica\/"},"modified":"2023-01-27T01:04:49","modified_gmt":"2023-01-27T00:04:49","slug":"algoritmo-de-aprendizaje-profundo-para-acelerar-la-evaluacion-dermatopatologica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/algoritmo-de-aprendizaje-profundo-para-acelerar-la-evaluacion-dermatopatologica\/","title":{"rendered":"Algoritmo de aprendizaje profundo para acelerar la evaluaci\u00f3n dermatopatol\u00f3gica"},"content":{"rendered":"\n

Los algoritmos basados en la IA tienen potencial para apoyar el diagn\u00f3stico dermatopatol\u00f3gico en el futuro. Actualmente, se est\u00e1n llevando a cabo numerosos esfuerzos de investigaci\u00f3n en este sentido. Entre otras cosas, se desarroll\u00f3 un algoritmo de aprendizaje profundo que puede utilizarse para la detecci\u00f3n del carcinoma de c\u00e9lulas basales y el carcinoma de c\u00e9lulas escamosas. El objetivo es proporcionar una evaluaci\u00f3n r\u00e1pida y precisa asistida por IA.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El Dr. Daniel Otero Baguer, del Centro de Tecnomatem\u00e1ticas de la Universidad de Bremen, mostr\u00f3 c\u00f3mo puede utilizarse la inteligencia artificial (IA) para procesar im\u00e1genes histol\u00f3gicas seccionadas para la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de piel [1]. La IA deber\u00eda ayudar alg\u00fan d\u00eda a los dermatopat\u00f3logos a examinar secciones de tejido histol\u00f3gico en menos tiempo sin comprometer la calidad de los resultados de la evaluaci\u00f3n, explic\u00f3 el ponente. Para ello, se desarroll\u00f3 un algoritmo de aprendizaje profundo capaz de detectar carcinomas de c\u00e9lulas basales (CCB) y carcinomas de c\u00e9lulas escamosas (CCE) y de medir los tumores [2]. Adem\u00e1s, se genera un informe automatizado que el m\u00e9dico puede controlar y ajustar si es necesario. Actualmente, se est\u00e1 desarrollando una herramienta en estrecha colaboraci\u00f3n con los dermatopat\u00f3logos para cerrar la “brecha” entre los resultados de la investigaci\u00f3n y la aplicabilidad en la pr\u00e1ctica rutinaria diaria, afirma el Dr. Otero Baguer.<\/p>\n\n

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La herramienta de IA demuestra una sensibilidad y especificidad notables<\/h2>\n\n

La instalaci\u00f3n de prueba en el departamento de dermatopatolog\u00eda de Duisburg-Essen funciona desde abril de 2021, afirma el investigador [1]. Se han examinado un total de 3527 muestras de CCB con el algoritmo de aprendizaje profundo. Ha habido resultados falsos negativos y falsos positivos, pero con una especificidad de alrededor del 98% y una sensibilidad de alrededor del 99%, es un m\u00e9todo muy prometedor. “Por supuesto, intentamos mejorar continuamente el algoritmo de aprendizaje profundo”, afirma el Dr. Otero Baguer [1]. El objetivo no es sustituir al dermatopat\u00f3logo, sino apoyar su trabajo, afirma el investigador. Las decisiones basadas en la IA deben ser evaluadas por el m\u00e9dico, con lo que todo el procedimiento ahorra m\u00e1s tiempo que sin el uso de la inteligencia artificial. La herramienta de IA mide autom\u00e1ticamente el grosor de los tumores detectados. Tambi\u00e9n en este caso la aplicaci\u00f3n de la IA se equivoc\u00f3 en algunos casos, pero el balance global es respetable: el algoritmo de aprendizaje profundo se utiliz\u00f3 en 3315 muestras y en 339 (10,23%) de ellas el pat\u00f3logo tuvo que corregir la medici\u00f3n del tumor (Tab. 1) [1]. Estos defectos resultan evidentes muy r\u00e1pidamente para el dermatopat\u00f3logo.<\/p>\n\n

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Aplicaci\u00f3n prevista para otras entidades tumorales<\/h2>\n\n

La innovadora metodolog\u00eda tambi\u00e9n se aplic\u00f3 para la detecci\u00f3n del carcinoma de c\u00e9lulas escamosas (CCE). Se ha demostrado que la misma red neuronal puede distinguir con fiabilidad entre CBC y CCE, explic\u00f3 el ponente. En el recuadro se muestra un ejemplo de informe generado por el algoritmo de aprendizaje profundo. La idea es que el diagn\u00f3stico inicial apoyado por la IA sea controlado por un m\u00e9dico en cada caso. El texto generado autom\u00e1ticamente puede adaptarse f\u00e1cilmente. El algoritmo de aprendizaje profundo desarrollado por los investigadores no s\u00f3lo se utiliza para el CBC y el CCE, sino tambi\u00e9n para otras entidades tumorales como la enfermedad de Bowen, afirm\u00f3 el ponente. Tambi\u00e9n se ha puesto en marcha un proyecto para la detecci\u00f3n automatizada de met\u00e1stasis de melanoma en los ganglios linf\u00e1ticos, financiado por la Fundaci\u00f3n Hiege [3].<\/p>\n\n

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Congreso: Congreso de C\u00e1ncer de Piel \/ Grupo de Trabajo de Oncolog\u00eda Dermatol\u00f3gica<\/em>
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Literatura:<\/p>\n\n

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  1. “Uso de la inteligencia artificial en la histolog\u00eda de CBC y CCE”, Dr. Daniel Otero Baguer, Congreso Alem\u00e1n de C\u00e1ncer de Piel, 15.09.2022<\/li>\n\n\n\n
  2. Le’Clerc Arrastia J, et al: Deeply Supervised UNet for Semantic Segmentation to Assist Dermato-pathological Assessment of Basal Cell Carcinoma. J Imaging 2021; 7(4): 71.<\/li>\n\n\n\n
  3. “Establecimiento de un algoritmo de reconocimiento de patrones para la detecci\u00f3n histol\u00f3gica de ganglios linf\u00e1ticos centinela blindados en pacientes con melanoma”, https:\/\/hautkrebsstiftung.de\/forschungsprojekte-zur-melanomforschung,<\/a>(\u00faltima consulta: 08.12.2022).<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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