La inteligencia artificial permite clasificar autom\u00e1ticamente las c\u00e9lulas de la m\u00e9dula \u00f3sea como las que se muestran aqu\u00ed. Este m\u00e9todo es un paso importante en el diagn\u00f3stico de enfermedades de la sangre. Cr\u00e9dito: Helmholtz Munich\/Carsten Marr <\/p>\n
Todos los d\u00edas, los cit\u00f3logos de todo el mundo utilizan microscopios \u00f3pticos para analizar y clasificar muestras de c\u00e9lulas de la m\u00e9dula \u00f3sea miles de veces. Este m\u00e9todo para diagnosticar enfermedades de la sangre se estableci\u00f3 hace m\u00e1s de 150 a\u00f1os, pero adolece de ser muy complejo. La b\u00fasqueda de c\u00e9lulas raras pero importantes desde el punto de vista del diagn\u00f3stico es una tarea laboriosa y que requiere mucho tiempo. La inteligencia artificial tiene el potencial de impulsar este m\u00e9todo, sin embargo, requiere una gran cantidad de datos de alta calidad para entrenar un algoritmo de IA. <\/p>\n
La base de datos de c\u00f3digo abierto m\u00e1s grande para im\u00e1genes de c\u00e9lulas de m\u00e9dula \u00f3sea<\/p>\n
Los investigadores de Helmholtz Munich han desarrollado la base de datos de acceso abierto m\u00e1s grande sobre im\u00e1genes microsc\u00f3picas de c\u00e9lulas de m\u00e9dula \u00f3sea hasta la fecha. La base de datos consta de m\u00e1s de 170.000 im\u00e1genes de una sola c\u00e9lula de m\u00e1s de 900 pacientes con diversas enfermedades de la sangre. Es el resultado de una colaboraci\u00f3n de Helmholtz Munich con el LMU University Hospital Munich, el MLL Munich Leukemia Lab (uno de los mayores proveedores de diagn\u00f3stico en este campo a nivel mundial) y el Instituto Fraunhofer de Circuitos Integrados.<\/p>\n
Uso del base de datos para impulsar la inteligencia artificial<\/p>\n
\u00abAdem\u00e1s de nuestra base de datos, hemos desarrollado una red neuronal que supera a los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico anteriores para la clasificaci\u00f3n de c\u00e9lulas en t\u00e9rminos de precisi\u00f3n, pero tambi\u00e9n en t\u00e9rminos de generalizaci\u00f3n\u00bb, dice Christian Matek , autor principal del nuevo estudio. La red neuronal profunda es un concepto de aprendizaje autom\u00e1tico dise\u00f1ado espec\u00edficamente para procesar im\u00e1genes. \u00abEl an\u00e1lisis de las c\u00e9lulas de la m\u00e9dula \u00f3sea a\u00fan no se ha realizado con redes neuronales tan avanzadas\u00bb, explica Christian Matek, \u00ablo que tambi\u00e9n se debe al hecho de que hasta ahora no se dispon\u00eda de conjuntos de datos p\u00fablicos de alta calidad\u00bb.<\/p>\n
El objetivo de los investigadores es ampliar a\u00fan m\u00e1s su base de datos de c\u00e9lulas de m\u00e9dula \u00f3sea para capturar una gama m\u00e1s amplia de hallazgos y validar su modelo de forma prospectiva. \u00abLa base de datos y el modelo est\u00e1n disponibles gratuitamente con fines de investigaci\u00f3n y capacitaci\u00f3n para educar a los profesionales o como referencia para otros enfoques basados en IA, por ejemplo, en el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de sangre\u00bb, dice el l\u00edder del estudio, Carsten Marr. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Clasificaci\u00f3n de c\u00e9lulas sangu\u00edneas \u00fanicas impulsada por IA M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Christian Matek et al, Diferenciaci\u00f3n altamente precisa de morfolog\u00edas de c\u00e9lulas de m\u00e9dula \u00f3sea utilizando redes neuronales profundas en un gran conjunto de datos de im\u00e1genes, Sangre (2021). DOI: 10.1182\/blood.2020010568<\/p>\n Un episodio de podcast relacionado con el peri\u00f3dico se encuentra en share.transistor.fm\/s\/534f6209 Informaci\u00f3n del diario:<\/strong> Blood <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La inteligencia artificial permite clasificar autom\u00e1ticamente las c\u00e9lulas de la m\u00e9dula \u00f3sea como las que se muestran aqu\u00ed. Este m\u00e9todo es un paso importante en el diagn\u00f3stico de enfermedades de la sangre. Cr\u00e9dito: Helmholtz Munich\/Carsten Marr Todos los d\u00edas, los cit\u00f3logos de todo el mundo utilizan microscopios \u00f3pticos para analizar y clasificar muestras de c\u00e9lulas … Continuar leyendo \u00abCombatir las enfermedades de la sangre con inteligencia artificial\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2139","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2139","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2139"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2139\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2139"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2139"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2139"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}