{"id":45774,"date":"2025-10-15T08:07:38","date_gmt":"2025-10-15T12:07:38","guid":{"rendered":"https:\/\/noticiasveraces.com\/?p=45774"},"modified":"2025-10-15T08:07:38","modified_gmt":"2025-10-15T12:07:38","slug":"los-investigadores-desarrollan-ia-para-ayudar-a-detectar-el-cancer-de-mama-lobulillar-dificil-de-detectar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/noticiasveraces.com\/?p=45774","title":{"rendered":"Los investigadores desarrollan IA para ayudar a detectar el c\u00e1ncer de mama lobulillar dif\u00edcil de detectar"},"content":{"rendered":"

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NUEVO<\/span>\u00a1Ahora puedes escuchar los art\u00edculos de Fox News!\n <\/p>\n<\/div>\n

La inteligencia artificial est\u00e1 dejando su huella en el futuro de la atenci\u00f3n del c\u00e1ncer.<\/p>\n

Una de las aplicaciones m\u00e1s recientes de esta tecnolog\u00eda es la identificaci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama dif\u00edcil de detectar.<\/p>\n

Investigadores del Centro Oncol\u00f3gico Integral de la Universidad Estatal de Ohio – Hospital Oncol\u00f3gico Arthur G. James y el Instituto de Investigaci\u00f3n Richard J. Solove est\u00e1n utilizando IA en un entorno preliminar para predecir qu\u00e9 pacientes pueden desarrollar c\u00e1ncer de mama lobulillar.<\/p>\n

MUJER VENCE EL MORTAL C\u00c1NCER CEREBRAL CON TERAPIA EXPERIMENTAL CON C\u00c9LULAS MADRE: ‘VERDADERAMENTE ASOMBROSO’<\/strong><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el c\u00e1ncer de mama lobulillar?<\/h2>\n

El c\u00e1ncer de mama es el c\u00e1ncer m\u00e1s com\u00fan en las mujeres y la segunda causa de muerte relacionada con el c\u00e1ncer en el pa\u00eds.<\/p>\n

Los datos muestran que el c\u00e1ncer de mama lobulillar, que es agresivo y dif\u00edcil de detectar, representa entre el 10% y el 15% de los diagn\u00f3sticos de c\u00e1ncer de mama en los EE. UU.<\/p>\n

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\"C\u00e1ncer<\/source><\/source><\/source><\/source><\/picture><\/div>\n
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As\u00ed es como puede aparecer el c\u00e1ncer de mama lobulillar en una mamograf\u00eda. Arya Roy, MD, not\u00f3 la nubosidad en las im\u00e1genes, lo que la llevar\u00eda a recomendar exploraciones adicionales.<\/span> (La Universidad Estatal de Ohio)<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

En lugar de un grupo de c\u00e9lulas que forman un tumor, el c\u00e1ncer lobular crece como una larga cadena de c\u00e9lulas, por lo que aparece como un \u00abespesor sutil\u00bb en las mamograf\u00edas. Esto significa que puede ser dif\u00edcil detectarlo hasta que se haya extendido a otras partes del cuerpo, seg\u00fan OSU.<\/p>\n

Esta forma de la enfermedad tambi\u00e9n corre el riesgo de reaparecer incluso despu\u00e9s de 10 a\u00f1os de que el paciente est\u00e9 libre de c\u00e1ncer.<\/p>\n

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\u00abNecesitamos urgentemente mejores herramientas… que puedan predecir qu\u00e9 pacientes tienen realmente un alto riesgo\u00bb.<\/p>\n

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Adem\u00e1s, alrededor del 40% de las mujeres mayores de 40 a\u00f1os tienen tejido mamario denso, seg\u00fan la Society of Breast Imaging, lo que puede suponer un mayor desaf\u00edo de detecci\u00f3n y un mayor riesgo de desarrollar c\u00e1ncer de mama. <\/p>\n

Aunque el c\u00e1ncer lobulillar invasivo crece, se propaga y responde al tratamiento de manera diferente que el carcinoma ductal invasivo m\u00e1s com\u00fan, los onc\u00f3logos siguen las mismas pautas para ambas enfermedades, seg\u00fan la investigadora principal, la Dra. Arya Roy, especialista en c\u00e1ncer de mama de OSUCCC \u2013 James.<\/p>\n

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\u00abLas pruebas gen\u00f3micas que utilizamos actualmente a menudo dan resultados poco claros o contradictorios para el c\u00e1ncer lobulillar, lo que dificulta que los onc\u00f3logos decidan cu\u00e1l es el mejor tratamiento\u00bb, afirm\u00f3 en el comunicado de prensa. \u00abNecesitamos urgentemente mejores herramientas, espec\u00edficas para el c\u00e1ncer lobulillar, que puedan predecir qu\u00e9 pacientes tienen realmente un alto riesgo\u00bb.<\/p>\n

Tecnolog\u00eda para combatir el c\u00e1ncer<\/h2>\n

Roy reiter\u00f3 lo dif\u00edcil que es identificar el c\u00e1ncer de mama lobulillar mediante im\u00e1genes.<\/p>\n

\u00abAl mismo tiempo, es muy dif\u00edcil identificar a los pacientes que tienen mayor riesgo de recurrencia despu\u00e9s de los tratamientos\u00bb, dijo a Fox News Digital. \u00abAs\u00ed que aqu\u00ed es donde estamos utilizando t\u00e9cnicas de inteligencia artificial para identificar a los pacientes que est\u00e1n en riesgo de que este c\u00e1ncer regrese\u00bb.<\/p>\n

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\"La<\/source><\/source><\/source><\/source><\/picture><\/div>\n
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Arya Roy, MD, en la imagen examinando una exploraci\u00f3n mamaria, est\u00e1 investigando una forma de c\u00e1ncer que a menudo pasa desapercibida en los ex\u00e1menes de detecci\u00f3n regulares. Est\u00e1 utilizando datos de casos reales de c\u00e1ncer de mama lobulillar para entrenar inteligencia artificial para mejorar la detecci\u00f3n temprana.<\/span> (La Universidad Estatal de Ohio)<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Al combinar modelos de inteligencia artificial con im\u00e1genes de patolog\u00eda digitales, los m\u00e9dicos pueden detectar biomarcadores y otros indicadores en pacientes con c\u00e1ncer de alto riesgo. Junto con los datos cl\u00ednicos de los pacientes, estos hallazgos se utilizan para crear un sistema de puntuaci\u00f3n que predice la probabilidad de recurrencia del c\u00e1ncer durante la pr\u00f3xima d\u00e9cada, dijeron los investigadores.<\/p>\n

La herramienta de IA se encuentra actualmente en desarrollo, con ensayos cl\u00ednicos y un estudio financiado en el horizonte.<\/p>\n

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\u00abEsperamos que una vez que hayamos desarrollado completamente esta herramienta de inteligencia artificial, que nos ayudar\u00e1 a identificar a los pacientes con riesgo de recurrencia, podamos utilizarla para todas las pacientes con c\u00e1ncer de mama lobulillar\u00bb, continu\u00f3 Roy.<\/p>\n

\u00abSi sabemos que un paciente tiene un 10% m\u00e1s de posibilidades de que este c\u00e1ncer regrese en cinco a\u00f1os, entonces podemos mantener a ese paciente bajo estrecha vigilancia\u00bb.<\/p>\n

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\"Mujer<\/source><\/source><\/source><\/source><\/picture><\/div>\n
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El investigador del estudio alienta a las mujeres a discutir con sus m\u00e9dicos si las im\u00e1genes adicionales son apropiadas para ellas.<\/span> (I stock)<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Los onc\u00f3logos tambi\u00e9n pueden utilizar otras t\u00e9cnicas de im\u00e1genes para garantizar que no se pase por alto ninguna recurrencia del c\u00e1ncer en estos pacientes de mayor riesgo, a\u00f1adi\u00f3 Roy, se\u00f1alando que este nuevo m\u00e9todo impulsado por IA podr\u00eda \u00abdar esperanza a muchos pacientes\u00bb.<\/p>\n

El onc\u00f3logo anima a las mujeres a hablar con sus m\u00e9dicos sobre si las im\u00e1genes adicionales son apropiadas para ellas.<\/p>\n

Limitaciones potenciales<\/h2>\n

El Dr. Harvey Castro, m\u00e9dico de urgencias y experto en inteligencia artificial en Texas, no particip\u00f3 en el estudio de OSU, pero coment\u00f3 los hallazgos a Fox News Digital.<\/p>\n

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\u00abEl estudio del estado de Ohio marca un progreso importante en el uso de la IA para detectar el c\u00e1ncer de mama lobulillar, un subtipo notoriamente dif\u00edcil, pero tambi\u00e9n destaca los obst\u00e1culos que a\u00fan impiden que la IA iguale completamente la complejidad del mundo real\u00bb, dijo.<\/p>\n

Uno de los mayores problemas es entrenar la IA con datos antiguos, se\u00f1al\u00f3 el m\u00e9dico. \u00abLa medicina evoluciona r\u00e1pidamente y los algoritmos creados a partir de im\u00e1genes de ayer pueden pasar por alto los patrones de hoy, que es lo que yo llamo deriva temporal\u00bb.<\/p>\n

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\u00abAntes de que estas herramientas entren en la atenci\u00f3n de rutina, debemos asegurarnos de que se prueben en poblaciones diversas del mundo real\u00bb.<\/p>\n

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Castro advirti\u00f3 que muchos sistemas \u00abfuncionan maravillosamente\u00bb en un laboratorio, pero pueden fallar cuando se prueban en nuevos hospitales o poblaciones de pacientes.<\/p>\n

\u00abEl tejido mamario denso sigue siendo el tal\u00f3n de Aquiles de la IA\u00bb, se\u00f1al\u00f3. \u00abLa misma densidad que oculta los tumores a los radi\u00f3logos tambi\u00e9n puede confundir los algoritmos, especialmente entre grupos raciales y de edad\u00bb. <\/p>\n

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Seg\u00fan Castro, la IA no reemplazar\u00e1 a los radi\u00f3logos; al contrario, redefinir\u00e1 su forma de trabajar. <\/p>\n

\u00abPero antes de que estas herramientas entren en la atenci\u00f3n de rutina, debemos asegurarnos de que se prueben en poblaciones diversas del mundo real, no solo en datos de laboratorio perfectos\u00bb.<\/p>\n

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Angelica Stabile es reportera de estilo de vida de Fox News Digital.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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