Predicción de la propagación del cáncer con procesamiento de lenguaje natural
Crédito: DOI: 10.1148/radiol.2021210043
La recopilación de datos de las tomografías computarizadas puede ser laboriosa y agotar los recursos de atención médica. Los investigadores de Queen, Amber Simpson y Farhana Zulkernine, junto con el radiólogo Richard Do (Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Nueva York) están desarrollando una tecnología que aliviará estos problemas, además de predecir cómo se propagará el cáncer en los pacientes, utilizando el procesamiento del lenguaje natural.
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) se usa para programar computadoras para procesar y analizar grandes cantidades de datos de lenguaje de interacciones entre humanos y computadoras. El Dr. Simpson (Escuela de Informática; Ciencias Biomédicas y Moleculares) y el Dr. Zulkernine (Escuela de Informática) han aprovechado las capacidades de extracción de datos de la PNL, aplicando la tecnología a las tomografías computarizadas para predecir dónde podría propagarse el cáncer.
«La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de resolver problemas fundamentales en el cáncer que los humanos no pueden resolver por sí solos», dice el Dr. Simpson, quien ocupa la Cátedra de Investigación de Canadá en Computación e Informática Biomédica. «Por ejemplo, no tenemos conocimiento de cómo se comporta la quimioterapia en la población general de pacientes con cáncer. La quimioterapia se prueba en ensayos clínicos con criterios estrictos sobre los pacientes para incluir y excluir. La IA nos brinda la oportunidad de estudiar la respuesta del cáncer y la propagación toda la población con cáncer».
Para desarrollar modelos de PNL, tres radiólogos seleccionaron una muestra de más de 2200 tomografías computarizadas, buscando en 13 órganos la presencia o ausencia de cáncer metastásico. Luego, se probaron tres modelos diferentes con casi 400 000 tomografías computarizadas, y el modelo con mejor rendimiento alcanzó tasas de precisión del 9099 por ciento para detectar y etiquetar el cáncer en todos los órganos. Estos resultados se publicaron en la revista Radiology.
«Los informes de radiología a los que tuvimos acceso solo tenían datos de texto semiestructurados», dijo el Dr. Zulkernine, explicando por qué decidieron adoptar un enfoque interdisciplinario para la investigación. utilizando la PNL. «Por lo tanto, con los estudiantes de la Escuela de Informática Karen Batch y Kaelan Lupton, desarrollamos una canalización de NLP para preprocesar los datos y extraer características clave para alimentar un modelo de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre metástasis de cáncer en 13 órganos diferentes en función de la anterior. informes».
El uso de IA para detectar la metástasis del cáncer significa que el conocimiento de cada paciente con cáncer, no solo de los que están en los ensayos, puede aplicarse a los diagnósticos de pacientes individuales y a los planes de tratamiento.
Pero el potencial no se detiene ahí. Con el análisis proporcionado por las 400 000 tomografías computarizadas, el Dr. Simpson y el Dr. Zulkernine planean crear un gemelo digital del cáncer que refleje y prediga la propagación del cáncer en un paciente. Saber dónde y cómo podría propagarse el cáncer significa un tratamiento localizado, no sistémico.
«La medicina de precisión es una de las mayores oportunidades y obstáculos en la atención moderna del cáncer», dice el Dr. Zulkernine. «Una terapia dirigida y localizada es definitivamente mejor ya que la metástasis en diferentes órganos puede tratarse con más énfasis en el tipo y la gravedad de la metástasis, sin afectar el sistema biológico completo u otros órganos».
El concepto de un gemelo digital proviene del campo de la fabricación, donde se utiliza para mejorar los procesos al monitorear y producir un ciclo de retroalimentación constante. Cuando se aplica al tratamiento de pacientes, el gemelo digital podría recopilar y analizar datos que mejorarían la salud y la calidad de vida del paciente. Este trabajo, que está financiado por el programa New Frontiers in Research Fund, se realiza en colaboración con Sharday Mosurinjohn (Escuela de Religión).
El uso de la IA, particularmente en el cuidado de la salud, plantea muchas preguntas filosóficas. , así como las preocupaciones sociales. El Dr. Mosurinjohn realizará un análisis contextual junto con el desarrollo de esta tecnología para investigar más a fondo las posibles ramificaciones del gemelo digital. Tener en cuenta tales preocupaciones permitirá que los pacientes con cáncer tengan un papel más significativo dentro de sus propios tratamientos.
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Las células cancerosas afectan el flujo sanguíneo en los ganglios linfáticos metastásicos Más información: Richard KG Do et al, Patrones de enfermedad metastásica en pacientes con cáncer derivados del procesamiento del lenguaje natural de la TC estructurada Informes de radiología durante un período de 10 años, Radiología (2021). DOI: 10.1148/radiol.2021210043 Información de la revista: Radiology
Proporcionado por Queen’s University Cita: Predicción de la propagación del cáncer con procesamiento del lenguaje natural (2021, 18 de noviembre) consultado el 29 Agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-11-cancer-natural-language.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.