Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico detect\u00f3 signos potenciales de c\u00e1ncer colorrectal (CCR) en pacientes identificados como de alto riesgo que no se hab\u00edan hecho una colonoscopia de rutina , seg\u00fan un nuevo estudio dirigido por Geisinger y Medial EarlySign. <\/p>\n
Los hallazgos, publicados este mes en NEJM Catalyst Innovations in Care Delivery, presentan un m\u00e9todo no invasivo para aumentar las pruebas de detecci\u00f3n entre las personas que pueden tener CCR.<\/p>\n
A pesar de la evidencia de los beneficios de las pruebas regulares de CCR y los esfuerzos significativos entre los proveedores y los sistemas de atenci\u00f3n m\u00e9dica para aumentar las pruebas de detecci\u00f3n, aproximadamente el 32% de los adultos elegibles por edad en los Estados Unidos no siguen las pautas actuales de detecci\u00f3n de CRC, seg\u00fan el Instituto Nacional del C\u00e1ncer. Las enfermedades graves y la muerte a causa del CCR se pueden prevenir si los p\u00f3lipos asintom\u00e1ticos y otros c\u00e1nceres en etapa temprana se detectan y tratan a tiempo.<\/p>\n
En el estudio, Geisinger identific\u00f3 un grupo de 25\u00a0610 pacientes a los que se les hab\u00eda atrasado el examen de detecci\u00f3n del CCR, y utiliz\u00f3 un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico para se\u00f1alar a las personas con mayor riesgo de desarrollar c\u00e1ncer. El algoritmo, desarrollado por EarlySign, identific\u00f3 a los pacientes como de alto riesgo al analizar la edad, el sexo y un conteo sangu\u00edneo completo (CBC) ambulatorio reciente. Luego, una enfermera llam\u00f3 a los pacientes para informarles sobre su riesgo y ofrecerles programar una colonoscopia.<\/p>\n
De los pacientes marcados como de alto riesgo, el 68 % fueron programados para una colonoscopia, y de ellos, aproximadamente el 70 % tuvo un hallazgo significativo.<\/p>\n
\u00abCuando los proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica lo implementan cuidadosamente y lo respaldan, el aprendizaje autom\u00e1tico puede ser un complemento no invasivo y de bajo costo para otros esfuerzos de detecci\u00f3n del c\u00e1ncer colorrectal\u00bb, dijo Keith Boell, DO, director de calidad para iniciativas de poblaci\u00f3n en Geisinger y coautor del estudio. \u00abEsta tecnolog\u00eda puede actuar como una red de seguridad, previniendo potencialmente diagn\u00f3sticos perdidos o retrasados entre algunos pacientes que ya pueden tener signos de enfermedad no diagnosticados\u00bb.<\/p>\n
\u00abNuestra asociaci\u00f3n con Geisinger se ha centrado en abordar el impacto devastador de CRC con algoritmos predictivos que pueden afectar la detecci\u00f3n temprana, junto con la integraci\u00f3n en los flujos de trabajo cl\u00ednicos que conducen a un enfoque personalizado de la atenci\u00f3n que involucra a los pacientes en la prevenci\u00f3n y el tratamiento\u00bb, dijo Ori Geva, cofundador y director ejecutivo de EarlySign. \u00abLa inclusi\u00f3n de nuestro estudio conjunto con Geisinger en NEJM Catalyst Innovations in Care Delivery es un gran honor para nuestro equipo, y estamos agradecidos con todos los coautores y equipos de proyecto de EarlySign y Geisinger por sus logros en investigaci\u00f3n y resultados de calidad\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Minuto de Mayo Clinic: \u00bfQui\u00e9n debe hacerse la prueba de detecci\u00f3n del c\u00e1ncer colorrectal? M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Daniel Underberger et al, Colaboraci\u00f3n para mejorar la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer colorrectal mediante el aprendizaje autom\u00e1tico, NEJM Catalyst (2022). DOI: 10.1056\/CAT.21.0170 Proporcionado por Geisinger Health System Cita<\/strong>: El algoritmo puede detectar pacientes con alto riesgo de c\u00e1ncer colorrectal (2022, 30 de marzo) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/ news\/2022-03-algorithm-patients-high-colorrectal-cancer.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: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico Un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico detect\u00f3 signos potenciales de c\u00e1ncer colorrectal (CCR) en pacientes identificados como de alto riesgo que no se hab\u00edan hecho una colonoscopia de rutina , seg\u00fan un nuevo estudio dirigido por Geisinger y Medial EarlySign. Los hallazgos, publicados este mes en NEJM Catalyst Innovations in Care Delivery, … Continuar leyendo \u00abAlgoritmo puede detectar pacientes con alto riesgo de c\u00e1ncer colorrectal\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-9531","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9531","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=9531"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9531\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9531"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9531"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9531"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}