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Tratamiento inteligente contra el cáncer: una IA automatiza la planificación de la radioterapia. #EnfRadiologico #Radiologia #Radioterapia Vencer al cáncer es una carrera contra el tiempo. El desarrollo de planes de radioterapia, mapas individualizados que ayudan a los médicos a determinar dónde extirpar los tumores, puede llevar días. Ahora, el ingeniero Aaron Babier ha desarrollado un software de automatización que tiene como objetivo reducir el tiempo a meras horas. Él y su equipo en el Departamento de Ingeniería Mecánica e Industrial de la Universidad de Toronto (Canadá), están considerando el diseño de la radioterapia como un intrincado pero solucionable problema de optimizacion. Su software usa inteligencia artificial (IA) para extraer datos históricos de radioterapia, una información que se aplica a un motor de optimización para desarrollar planes de tratamiento. Los investigadores, que publicaron recientemente sus hallazgos en Medical Physics, aplicaron esta inteligencia artificial (IA) en su estudio de 217 pacientes con cáncer de garganta, que también recibieron tratamientos desarrollados con métodos convencionales. Las terapias generadas por la IA lograron resultados comparables a los tratamientos planificados convencionalmente por los pacientes, pero con la ventaja de realizarlos en solo 20 minutos. "Ha habido otros motores de optimización de IA que se han desarrollado. La idea detrás de nosotros es que se asemeja más a las mejores prácticas clínicas actuales", dice Babier. Si la IA puede aliviar a los médicos de la dificultad de optimizar el desarrollo de tratamientos, habrá más recursos disponibles para mejorar la atención y los resultados del paciente de otras maneras, afirman los autores. Los profesionales de la salud podrían focalizar su energía en el aumento de la comodidad del paciente y su alivio. Pero los médicos capacitados siguen siendo necesarios para afinar los tratamientos y realizar controles de calidad. El equipo cree que con un mayor desarrollo y validación, los profesionales de la salud pueden algún día usar la herramienta en la clínica, pero mantienen que si bien la IA puede dar a los planificadores de tratamientos una ventaja brillante para ayudar a los pacientes, una vez que el software haya creado un plan de tratamiento, un físico de radiación pasará a revisarlo y personalizarlo, lo que podría demorar algunas horas. "Se parece mucho a la automatización del proceso de diseño de un traje hecho a medida", explica Chan. "El sastre primero debe construir el traje en función de las medidas del cliente, y luego modificar el traje aquí y allá para lograr el mejor ajuste. Nuestra herramienta pasa por un proceso similar para construir el plan de radiación más efectivo para cada paciente". El año pasado, la Universidad de Beihang (China) informó del desarrollo de un método de detección basado en una red neuronal artificial para la detección del cáncer de pulmón, a partir de tomografías computarizadas, que alcanza el 89,4% de sensibilidad y reduce los falsos positivos a 2,0 por caso. La tomografía computarizada (TC) es usualmente empleada para detectar detalles de grano fino que revelen nódulos pulmonares y estructuras envolventes que permitan el diagnóstico de esta enfermedad. Precisamente su la alta sensibilidad da también lugar a enormes cúmulos de información gráfica, que se traducen en imágenes que pueden representar ambigüedades complejas, haciendo difícil para los radiólogos determinar cuándo se trata de estructuras patológicas. “Esta noticia ha sido publicada originalmente en la revista N+1, ciencia que suma: www.nmas1.org”.​​​​​​

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El nuevo software de inteligencia artificial detecta nódulos pulmonares en tomografías computarizadas. #Radiologia #EnfRadiologico La detección de nódulos pulmonares en tomografías computarizadas es fundamental para diagnosticar el cáncer y cuanto antes se pueda lograr, mejor será el resultado. Actualmente, solo dos tercios de los nódulos detectables son detectados por profesionales capacitados. Investigadores de la Universidad de Florida Central han estado trabajando en un programa de inteligencia artificial que puede revisar tomografías computarizadas y detectar nódulos con una precisión casi perfecta. Su software, llamado S4ND, se basa en técnicas de aprendizaje profundo, junto con más de 1,000 tomografías computarizadas de pulmón capturadas previamente, para señalar lesiones sospechosas. El equipo de Florida Central construyó una red neuronal convolucional tridimensional para alimentar S4ND, de modo que no requiera ninguna aportación del usuario para producir los resultados. "Usamos el cerebro como modelo para crear nuestro sistema", dijo Rodney LaLonde, uno de los investigadores involucrados en el proyecto. "¿Sabes cómo las conexiones entre las neuronas en el cerebro se fortalecen durante el desarrollo y aprenden? Usamos ese modelo, si se quiere, para ayudar a nuestro sistema a entender cómo buscar patrones en las tomografías y aprender cómo encontrar estos diminutos tumores ". El equipo comparó su sistema con dos sistemas de detección de nódulos pulmonares y de visión por computadora de última generación, lo que demuestra que S4ND tiene una precisión y eficacia mucho mejores para detectar los puntos problemáticos. El siguiente paso en el avance de la tecnología hacia el uso clínico es hacer que se pruebe en las tomografías computarizadas de los pacientes que ingresan para un diagnóstico. Si todo sale bien, los investigadores de la Florida Central creen que su software puede terminar siendo ampliamente utilizado en cuestión de un par de años.

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#Alzheimer

Alzheimer

La enfermedad de Alzheimer (EA), también denominada demencia senil de tipo Alzheimer (DSTA) o simplemente alzhéimer, es una enfermedad neurodegenerativa que se manifiesta como deterioro cognitivo y trastornos conductuales. 

Se caracteriza en su forma típica por una pérdida de la memoria inmediata y de otras capacidades mentales (tales como las capacidades cognitivas superiores), a medida que mueren las células nerviosas (neuronas) y se atrofian diferentes zonas del cerebro.

La enfermedad suele tener una duración media aproximada después del diagnóstico de 10 años, aunque esto puede variar en proporción directa con la severidad de la enfermedad al momento del diagnóstico.

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Importante.

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