DESARROLLAN UNA HERRAMIENTA DE IA PARA DIAGNOSTICAR DIFERENTES TIPOS DE CANCER
ya Kun-Hsing Yu. rece que es capaz de aportar modeloa ilntlerperetgaró u na Elanálisisde imágenes digi nuevos conocimientyoasqu, e imagen demaneramás integral tales de tejidos tumorales, exdetectócaracterísticas tumora al considune cronaterxt o más ponen, permite a Chiefdetec les específicas vinculadas ala amplio, en lugar de centrarse n equipo de científicos. recueestrán dpraogrnam, ado s del cánexcplieca rKun-”Hsi ng tar células canceroy spa resde - supervivencia del paciente soloenunaregiónen particular. ul desarrolló una herra pararealizar trabajos específiYu, principalautor del estudio, cirel perfil molecularde untudesconocidas hasta ahora.
Según los expertos, Chief mienta de inteligencia. cos -como detectar cáncer y enreferenca iesat a nueva hemora partir delas característ+ Durantesuinvestigación, alcanzó una precisdei cóasnie l arti(A)f ciapacz die adialgno s predecire l perfil genético de rramienta denominada Chief. casobservadascon una mayor losexpertos 'entrenaron' ala 94%. enla detección de cáncer ticar varios tipos de cáncer, tumores-, si bien estos apenas Aunqueexistenotrosmodeprecisión quela que ofrecenla herramienta con 15 millones ysuperósignificativamentelos ayudaren la elecciónde trata funcionen aunnos pocos tipos. losparad efeectualr dAiag nós mayoría delos sistemas delA. de imágenes sin etiquetya rdi -. resudle totraas hderoramsien mientos y predecir tasas desuPor contrapartida, desta ticos médicosa partir deimágeAsimismo, puede pronostivididas enseccionesde interés. tasdelAactualesen I5conjunpervivencia, según revela un can, estenmoudeleo vefeoct úa nes de patologías, losexpertos caras posibilidadesde super Después, expusieron a tosdedatosquecontenían 11tiestudio publicado en Nature... una amplia gama de trabajos indicanqueChiefesel primero vivenciadel paciente eidentifi Chiefaotras60.000 imágenes pos decáncer.
La investigación, liderada cuanse d proob ó en hasta 19tique puede predecir resultados car endetallelas cualidades del completasdetejidosrecogidos Respectoalaevolucidóenl a por expede rla tUnioverssid ad pos decáncer, lo que le otorga enpacyi vaelidnarltoseresspec tejido que rodea un tumor (el del pulmón, mama, próstata, enfermedaden todos los tipos de Harvard, aseguraquesetrauna flexibilidad similar sistetoa otrosgrupos deafectados. microambiente tumoral), lo colonyrecto, estómago, esófadecáncer yentodoslosgrupos ta de un modelo similar al pro maslingiiísticoscomoChatGPT.
“Nuestro modelo resultó queestárelacionadoconlares go, riñón, cerebro, hígado, ti de pacientes estudiados, Chief grama ChatGPT, aunque más “Nuestra ambición era sermuyútilenmúltiplestareas puesta de un paciente a trataroides, páncreas, cuello uteri llegó a distinguir entre aquellos versátil, diseñparaa ldleovar a crearuna plataforma delA ágil relacionadas conl a detección, mientos convencionales, como no, útero, ovario, testículo, que presentaban cuadros de sucabouna variedad de tareasen yversátilsimilaraChatGPquTe el pronóstico y la respuesta al cirugía, quimioterapia, radiapiel, tejido blando, glándula superviavlarego n plcazoi ya co rmúltiples formde acánscer. pudieradesarrollarunaamplia. tratamiento del cáncer en dis ción einmunoterapia. prarrenaly vejiga. to plazo, con lo que mejoró a Lossistemasde lA actuales, gama de tareas de evaluación tintos tipos de cáncer”, subraChief, añaden, también paCon este entrenamiento, el otros modelos en 8%. (23.