La Universidad de Sheffield y Cancer Research UK se han asociado para desarrollar inteligencia artificial que ayudará a predecir el riesgo de cáncer de boca.
El estudio analizará el uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) para ayudar a los patólogos a detectar cáncer.
Se utilizarán muestras de displasia epitelial oral (OED), cambios precancerosos que pueden convertirse en cáncer, junto con cinco años de datos de seguimiento para entrenar algoritmos de IA.
Los índices de detección han aumentado en un 60% en los últimos 10 años.
Actualmente, los médicos deben predecir la probabilidad de que el DEO se convierta en cáncer mediante la evaluación de la biopsia de un paciente según 15 criterios diferentes para establecer una puntuación.
Luego, esta puntuación determina si se necesitan acciones y qué vía de tratamiento se debe tomar.
Pero a menudo hay grandes variaciones en la forma en que se trata a los pacientes con resultados de biopsia similares, dijeron los investigadores.
Por ejemplo, a un paciente se le puede recomendar que se someta a una cirugía y un tratamiento intensivo, mientras que a otro paciente se le puede monitorear para detectar cambios adicionales.
El Dr. Ali Khurram, profesor clínico senior de la Facultad de Odontología Clínica de la Universidad de Sheffield, dijo: “La clasificación precisa de OED es un gran desafío diagnóstico, incluso para patólogos experimentados, ya que es muy subjetivo.
“La clasificación correcta es vital en la detección temprana del cáncer oral para informar las decisiones de tratamiento, lo que permite al cirujano determinar si una lesión debe controlarse o extirparse quirúrgicamente.
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“El aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden ayudar al diagnóstico de tejidos al eliminar la subjetividad, utilizando la automatización y la cuantificación para guiar el diagnóstico y el tratamiento. Hasta ahora, esto no se ha investigado, pero la IA tiene el potencial de revolucionar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer oral al garantizar precisión, coherencia y objetividad “.
Los algoritmos desarrollados ayudarán a los patólogos en la evaluación de las biopsias, ayudándoles a tomar una decisión más informada e imparcial sobre la clasificación de las células y la vía de tratamiento del paciente.