Cr\u00e9dito: DOI: 10.1148\/radiol.2021210043 <\/p>\n
La recopilaci\u00f3n de datos de las tomograf\u00edas computarizadas puede ser laboriosa y agotar los recursos de atenci\u00f3n m\u00e9dica. Los investigadores de Queen, Amber Simpson y Farhana Zulkernine, junto con el radi\u00f3logo Richard Do (Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Nueva York) est\u00e1n desarrollando una tecnolog\u00eda que aliviar\u00e1 estos problemas, adem\u00e1s de predecir c\u00f3mo se propagar\u00e1 el c\u00e1ncer en los pacientes, utilizando el procesamiento del lenguaje natural. <\/p>\n
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 Inform\u00e1tica; Ciencias Biom\u00e9dicas y Moleculares) y el Dr. Zulkernine (Escuela de Inform\u00e1tica) han aprovechado las capacidades de extracci\u00f3n de datos de la PNL, aplicando la tecnolog\u00eda a las tomograf\u00edas computarizadas para predecir d\u00f3nde podr\u00eda propagarse el c\u00e1ncer.<\/p>\n
\u00abLa inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de resolver problemas fundamentales en el c\u00e1ncer que los humanos no pueden resolver por s\u00ed solos\u00bb, dice el Dr. Simpson, quien ocupa la C\u00e1tedra de Investigaci\u00f3n de Canad\u00e1 en Computaci\u00f3n e Inform\u00e1tica Biom\u00e9dica. \u00abPor ejemplo, no tenemos conocimiento de c\u00f3mo se comporta la quimioterapia en la poblaci\u00f3n general de pacientes con c\u00e1ncer. La quimioterapia se prueba en ensayos cl\u00ednicos con criterios estrictos sobre los pacientes para incluir y excluir. La IA nos brinda la oportunidad de estudiar la respuesta del c\u00e1ncer y la propagaci\u00f3n toda la poblaci\u00f3n con c\u00e1ncer\u00bb.<\/p>\n
Para desarrollar modelos de PNL, tres radi\u00f3logos seleccionaron una muestra de m\u00e1s de 2200 tomograf\u00edas computarizadas, buscando en 13 \u00f3rganos la presencia o ausencia de c\u00e1ncer metast\u00e1sico. Luego, se probaron tres modelos diferentes con casi 400\u00a0000 tomograf\u00edas computarizadas, y el modelo con mejor rendimiento alcanz\u00f3 tasas de precisi\u00f3n del 9099 por ciento para detectar y etiquetar el c\u00e1ncer en todos los \u00f3rganos. Estos resultados se publicaron en la revista Radiology.<\/p>\n
\u00abLos informes de radiolog\u00eda a los que tuvimos acceso solo ten\u00edan datos de texto semiestructurados\u00bb, dijo el Dr. Zulkernine, explicando por qu\u00e9 decidieron adoptar un enfoque interdisciplinario para la investigaci\u00f3n. utilizando la PNL. \u00abPor lo tanto, con los estudiantes de la Escuela de Inform\u00e1tica Karen Batch y Kaelan Lupton, desarrollamos una canalizaci\u00f3n de NLP para preprocesar los datos y extraer caracter\u00edsticas clave para alimentar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para hacer predicciones sobre met\u00e1stasis de c\u00e1ncer en 13 \u00f3rganos diferentes en funci\u00f3n de la anterior. informes\u00bb.<\/p>\n
El uso de IA para detectar la met\u00e1stasis del c\u00e1ncer significa que el conocimiento de cada paciente con c\u00e1ncer, no solo de los que est\u00e1n en los ensayos, puede aplicarse a los diagn\u00f3sticos de pacientes individuales y a los planes de tratamiento.<\/p>\n
Pero el potencial no se detiene ah\u00ed. Con el an\u00e1lisis proporcionado por las 400\u00a0000 tomograf\u00edas computarizadas, el Dr. Simpson y el Dr. Zulkernine planean crear un gemelo digital del c\u00e1ncer que refleje y prediga la propagaci\u00f3n del c\u00e1ncer en un paciente. Saber d\u00f3nde y c\u00f3mo podr\u00eda propagarse el c\u00e1ncer significa un tratamiento localizado, no sist\u00e9mico.<\/p>\n
\u00abLa medicina de precisi\u00f3n es una de las mayores oportunidades y obst\u00e1culos en la atenci\u00f3n moderna del c\u00e1ncer\u00bb, dice el Dr. Zulkernine. \u00abUna terapia dirigida y localizada es definitivamente mejor ya que la met\u00e1stasis en diferentes \u00f3rganos puede tratarse con m\u00e1s \u00e9nfasis en el tipo y la gravedad de la met\u00e1stasis, sin afectar el sistema biol\u00f3gico completo u otros \u00f3rganos\u00bb.<\/p>\n
El concepto de un gemelo digital proviene del campo de la fabricaci\u00f3n, donde se utiliza para mejorar los procesos al monitorear y producir un ciclo de retroalimentaci\u00f3n constante. Cuando se aplica al tratamiento de pacientes, el gemelo digital podr\u00eda recopilar y analizar datos que mejorar\u00edan la salud y la calidad de vida del paciente. Este trabajo, que est\u00e1 financiado por el programa New Frontiers in Research Fund, se realiza en colaboraci\u00f3n con Sharday Mosurinjohn (Escuela de Religi\u00f3n).<\/p>\n
El uso de la IA, particularmente en el cuidado de la salud, plantea muchas preguntas filos\u00f3ficas. , as\u00ed como las preocupaciones sociales. El Dr. Mosurinjohn realizar\u00e1 un an\u00e1lisis contextual junto con el desarrollo de esta tecnolog\u00eda para investigar m\u00e1s a fondo las posibles ramificaciones del gemelo digital. Tener en cuenta tales preocupaciones permitir\u00e1 que los pacientes con c\u00e1ncer tengan un papel m\u00e1s significativo dentro de sus propios tratamientos. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Las c\u00e9lulas cancerosas afectan el flujo sangu\u00edneo en los ganglios linf\u00e1ticos metast\u00e1sicos M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Richard KG Do et al, Patrones de enfermedad metast\u00e1sica en pacientes con c\u00e1ncer derivados del procesamiento del lenguaje natural de la TC estructurada Informes de radiolog\u00eda durante un per\u00edodo de 10 a\u00f1os, Radiolog\u00eda (2021). DOI: 10.1148\/radiol.2021210043 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Radiology <\/p>\n Proporcionado por Queen’s University Cita<\/strong>: Predicci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del c\u00e1ncer 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 est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: DOI: 10.1148\/radiol.2021210043 La recopilaci\u00f3n de datos de las tomograf\u00edas computarizadas puede ser laboriosa y agotar los recursos de atenci\u00f3n m\u00e9dica. Los investigadores de Queen, Amber Simpson y Farhana Zulkernine, junto con el radi\u00f3logo Richard Do (Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Nueva York) est\u00e1n desarrollando una tecnolog\u00eda que aliviar\u00e1 estos problemas, adem\u00e1s de predecir c\u00f3mo … Continuar leyendo \u00abPredicci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del c\u00e1ncer con procesamiento de lenguaje natural\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-2237","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2237","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=2237"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2237\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2237"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2237"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2237"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}