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El aprendizaje automático ayuda a mejorar drásticamente la clasificación de quistes pancreáticos

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Usando Machine Learning, un equipo de científicos ha desarrollado una prueba integral para ayudar a tratar mejor a los pacientes con cáncer de páncreas. La prueba, llamada CompCyst, superó significativamente los estándares de atención de oro actuales en un grupo de prueba de 875 pacientes.

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Los quistes pancreáticos pueden ser fatales, pero no siempre

Los quistes pancreáticos son lesiones llenas de líquido en el páncreas. El páncreas es un órgano vital, ubicado detrás del estómago, que produce hormonas y enzimas para ayudar en la digestión de los alimentos.

La formación de quistes tiende a encontrarse en hasta 8% de todas las personas mayores de 70 años.

Aunque la mayoría de los quistes son benignos y tienden a no causar síntomas notables. Pero algunos quistes pancreáticos que producen mucina pueden transformarse en una forma agresiva de cáncer de páncreas.

"Por lo general, se encuentran durante las pruebas de imagen para detectar otro problema. En realidad, algunas son bolsas de líquidos no cancerosas (benignas) revestidas con una cicatriz o tejido inflamatorio, no el tipo de células que se encuentran en los quistes verdaderos (seudoquistes)", según la Clínica Mayo .

Hasta la fecha, es difícil distinguir los quistes precancerosos de los benignos. Esto significa que los quistes no cancerosos a menudo se clasifican erróneamente y se eliminan innecesariamente con cirugía pancreática.

Esta clasificación errónea a menudo conduce a una cirugía invasiva innecesaria para eliminar los quistes, independientemente de si son formas benignas o más peligrosas.

La nueva prueba podría ayudar a evitar cirugías innecesarias

Debido a esto, los investigadores, Simeon Springer y sus colegas decidieron ver si podían mejorar los procesos de clasificación para los pacientes. Inscribieron a 875 pacientes con quistes pancreáticos y recopilaron información de las mutaciones, proteínas y otros marcadores relacionados con sus quistes benignos o productores de mucina.

La nueva prueba, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático, reveló algunos hallazgos interesantes. Del estudio de 875 pacientes, CompCyst reveló que 60% de ellos podrían haber evitado la cirugía.

Esto es significativo y conduciría a menos cirugías innecesarias, reduciendo efectivamente los costos médicos y las complicaciones que a menudo se asocian con cualquier forma de cirugía invasiva.

CompCyst superó el diagnóstico estándar de atención

El equipo, utilizando técnicas de aprendizaje automático profundo, capacitó a CompCysts para leer marcadores a partir de los datos recopilados de los pacientes inscritos. El sistema clasificó rápidamente a los pacientes en aquellos que deberían ser monitoreados, no monitoreados o recibir cirugía.

CompCyst se entrenó usando 436 de los pacientes originales, y los investigadores encontraron que la prueba superó en gran medida a la patología estándar de atención cuando se evaluó en 426 otros pacientes.

CompCyst identificó correctamente que 60.4% de los pacientes deberían haber sido dados de alta. Esto fue significativamente bueno que18.9% dado de alta mediante diagnóstico estándar de atención.

48.6% de los pacientes también se clasificaron correctamente como con necesidad de seguimiento, frente a 34.3% del triaje tradicional. Finalmente, y lo más importante, pudo identificar 90.8% de pacientes que necesitan cirugía versus 88.8% a partir del diagnóstico estándar de oro de la industria.

Por prometedor que sea, será necesario un trabajo futuro para validar prospectivamente los marcadores utilizados en la prueba. Saltador et al. dicen que su plataforma tiene un gran potencial para ser utilizada en la clínica como complemento a los enfoques existentes.

El estudio original fue publicado en la revista Science Translational Medicine.


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