Un método computarizado para el diagnóstico del cáncer de mama invasivo
Determina con un 100% de fiabilidad la presencia de este tipo de tumores en biopsias completas.
Un equipo liderado por investigadores de la Universidad Case Western ha desarrollado un sistema informático con capacidad de aprendizaje para el diagnóstico de las formas invasivas del cáncer de mama. En comparación con el análisis de 4 patólogos expertos, el sistema mostró mayor consistencia y fiabilidad, mejorando en algunos casos ...
Un equipo liderado por investigadores de la Universidad Case Western ha desarrollado un sistema informático con capacidad de aprendizaje para el diagnóstico de las formas invasivas del cáncer de mama. En comparación con el análisis de 4 patólogos expertos, el sistema mostró mayor consistencia y fiabilidad, mejorando en algunos casos las delineaciones de éstos. El sistema ha sido entrenado con imágenes de 400 biopsias procedentes de diferentes centros hospitalarios, siendo éste capaz de corregir inconsistencias en el escaneado de las mismas, así como de los procesos de tinción. Tras el entrenamiento reconoció correctamente la totalidad de 200 imágenes, siendo la fiabilidad por píxel levemente menor.
Los autores del estudio afirman que el tiempo y la exactitud del diagnóstico son críticos en la prognosis a largo plazo del paciente. En este sentido la nueva herramienta supone un paso hacia adelante hacia la automatización del análisis de biopsias. En la actualidad, aunque sólo una de cada 10 biopsias muestra signos tumorales, todas deben ser analizadas por patólogos. Además, éstos deben identificar la extensión y volumen de la lesión, determinar si la enfermedad se ha diseminado y si el tumor es agresivo o indolente.
Foto: Anant Madabhushhi
