{"id":751,"date":"2022-08-29T22:42:26","date_gmt":"2022-08-30T03:42:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/aplicacion-para-el-cancer-de-piel-no-identifica-canceres-raros-y-agresivos\/"},"modified":"2022-08-29T22:42:26","modified_gmt":"2022-08-30T03:42:26","slug":"aplicacion-para-el-cancer-de-piel-no-identifica-canceres-raros-y-agresivos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/aplicacion-para-el-cancer-de-piel-no-identifica-canceres-raros-y-agresivos\/","title":{"rendered":"Aplicaci\u00f3n para el c\u00e1ncer de piel no identifica c\u00e1nceres raros y agresivos"},"content":{"rendered":"<p>(HealthDay)Un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico directo al consumidor para detectar c\u00e1nceres de piel puede no reconocer adecuadamente los c\u00e1nceres de piel raros pero agresivos, seg\u00fan un estudio presentado en la reuni\u00f3n anual de la Academia Europea de Dermatolog\u00eda y Venereolog\u00eda, celebrada virtualmente del 29 de septiembre al 2 de octubre. <\/p>\n<p>Lloyd Steele, MBCh.B., de la Universidad de Londres, y sus colegas evaluaron el rendimiento de un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para Carcinoma de c\u00e9lulas de Merkel (MCC) y melanoma amelan\u00f3tico. El rendimiento de un modelo directo al consumidor, que est\u00e1 disponible en Europa como dispositivo m\u00e9dico certificado, se evalu\u00f3 mediante un conjunto de im\u00e1genes que inclu\u00edan 28 MCC, 35 melanomas amelan\u00f3ticos, 28 queratosis seborreicas y 25 hemangiomas.<\/p>\n<p>Los investigadores descubrieron que la aplicaci\u00f3n directa al consumidor clasific\u00f3 incorrectamente cinco de 28 MCC (17,9 %) y siete de 35 melanomas amelan\u00f3ticos (22,9 %) como de bajo riesgo. Casi dos tercios de las lesiones benignas (62,2 por ciento) se clasificaron como de alto riesgo. La sensibilidad del modelo para detectar malignidad fue del 79,4 %, con una especificidad del 37,7 %.<\/p>\n<p>\u00abPara mejorar, las evaluaciones del modelo de aprendizaje autom\u00e1tico deben considerar el espectro de enfermedades que se observar\u00e1n en la pr\u00e1ctica\u00bb, dijo Steele. en una oracion. \u00abPor el momento, la mayor parte del rendimiento de esos modelos se basa en los datos de im\u00e1genes disponibles, que son particularmente escasos cuando se trata de c\u00e1nceres de piel raros\u00bb. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Melanomas p\u00e1lidos enmascarados por el gen albino <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> M\u00e1s informaci\u00f3n <\/p>\n<p> Copyright 2021 HealthDay. Reservados todos los derechos. <\/p>\n<p> <strong>Cita<\/strong>: La aplicaci\u00f3n para el c\u00e1ncer de piel no identifica c\u00e1nceres raros y agresivos (14 de octubre de 2021) consultado el 29 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-10-skin- cancer-app-rare-aggressive.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":"<p>(HealthDay)Un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico directo al consumidor para detectar c\u00e1nceres de piel puede no reconocer adecuadamente los c\u00e1nceres de piel raros pero agresivos, seg\u00fan un estudio presentado en la reuni\u00f3n anual de la Academia Europea de Dermatolog\u00eda y Venereolog\u00eda, celebrada virtualmente del 29 de septiembre al 2 de octubre. 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