{"id":2780,"date":"2020-01-10T07:50:00","date_gmt":"2020-01-10T07:50:00","guid":{"rendered":"https:\/\/riberasalud.com\/povisa\/2020\/01\/10\/povisa-lidera-una-investigacion-para-mejorar-el-diagnostico-del-cancer-de-pulmon-con-tecnologia-machine-learning\/"},"modified":"2020-01-10T07:50:00","modified_gmt":"2020-01-10T07:50:00","slug":"povisa-lidera-una-investigacion-para-mejorar-el-diagnostico-del-cancer-de-pulmon-con-tecnologia-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/riberasalud.com\/povisa\/povisa-lidera-una-investigacion-para-mejorar-el-diagnostico-del-cancer-de-pulmon-con-tecnologia-machine-learning\/","title":{"rendered":"Povisa lidera una investigaci\u00f3n para mejorar el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n con tecnolog\u00eda Machine Learning","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

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El equipo de Neumolog\u00eda, en coordinaci\u00f3n con el servicio de Radiolog\u00eda e Inform\u00e1tica de Povisa, esta inmerso en un nuevo estudio para mejorar el diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n<\/b> -el <\/span>tumor maligno m\u00e1s frecuente en el var\u00f3n y el tercero en la mujer-.<\/span> Dolores Corbacho, jefa de este servicio, nos da m\u00e1s detalles sobre esta investigaci\u00f3n. <\/span><\/div>\n
<\/a><\/o:p><\/span><\/div>\n
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La<\/b><\/span> radiologi\u0301a convencional sigue siendo una herramienta b\u00e1sica para el diagn\u00f3stico de patologi\u0301as de gran prevalencia y\/o elevada morbimortalidad como el ca\u0301ncer de pulmo\u0301n<\/b>. <\/span>\u201cSe trata de una de las causas m\u00e1s frecuentes de muerte por c\u00e1ncer en el mundo debido a su diagn\u00f3stico en fases muy avanzadas. De ah\u00ed el inter\u00e9s en rescatar la mayor parte de los pacientes en fases precoces de la enfermedad y, con ello, mejorar su pron\u00f3stico y su morbimortalidad\u201d, explica Corbacho, quien explica que \u201cla detecci\u00f3n de n\u00f3dulos pulmonares -la manifestaci\u00f3n radiol\u00f3gica inicial del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n- en las radiograf\u00edas no arrojan resultados satisfactorios, propensa a muchos errores de lectura\u201d. <\/o:p><\/span><\/span><\/div>\n
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Sin embargo, en la actualidad existen a<\/b><\/span>lgoritmos inform\u00e1ticos basados en Redes Neuronales Convolucionales<\/b> -redes neuronales artificiales que siguen un paradigma de aprendizaje (machine learning) y un procesamiento autom\u00e1tico del sistema nervioso de los animales- que ha mostrado avances satisfactorios en la detecci\u00f3n de n\u00f3dulos pulmonares. La inform\u00e1tica aporta una capacidad de gesti\u00f3n de multitud de par\u00e1metros derivados de datos de entrenamiento a partir de <\/span>una gran cantidad de im\u00e1genes para las cuales los expertos humanos han determinado un diagn\u00f3stico espec\u00edfico. A partir de estos algoritmos, la investigaci\u00f3n impulsada desde el \u00e1rea de Neumolog\u00eda de Povisa incluye una \u201cr<\/b><\/span>evisi\u00f3n retrospectiva de las radiografi\u0301as de to\u0301rax realizadas en los pacientes con diagno\u0301stico confirmado de ca\u0301ncer de pulmo\u0301n para detectar fallos de informacio\u0301n<\/b> o deteccio\u0301n de lesiones preexistentes en los an\u0303os anteriores al diagno\u0301stico y la validacio\u0301n de un algoritmo de DLAD\u201d. Se pretende as\u00ed conseguir un diagno\u0301stico ma\u0301s preciso y precoz de lesiones sospechosas de malignidad<\/b>  <\/span>a trav\u00e9s de una lectura automa\u0301tica de todas <\/b>las radiografi\u0301as que han sido previamente revisadas de modo convencional por cli\u0301nicos o radio\u0301logos, mejorando adem\u00e1s la eficiencia del trabajo del radi\u00f3logo.<\/o:p><\/span><\/div>\n
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Para la investigaci\u00f3n se cuenta con la colaboracio\u0301n de la empresa Cognodata (expertos desde 2002 en Inteligencia Artificial y Machine Learning,) y su equipo de colaboradores formado por profesores de la Universidad Auto\u0301noma de Madrid (Grupo de Machine Learning). Con la validaci\u00f3n del algoritmo a partir de esta investigaci\u00f3n, se propondr\u00e1 su utilizaci\u00f3n por parte de otros centros m\u00e9dicos.<\/b><\/o:p><\/span><\/div>\n
<\/div>\n
El equipo de Neumolog\u00eda est\u00e1 inmerso en otras investigaciones junto a otros centros hospitalarios de Galicia en materia de asma, EPOC, etc.<\/o:p><\/span><\/div>\n
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