Cribado Eficaz<\/strong><\/p>\nLa Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud establece criterios para una detecci\u00f3n eficaz. Define el cribado como la identificaci\u00f3n de una enfermedad no reconocida mediante pruebas u otros procedimientos que se aplican a una poblaci\u00f3n objetivo.<\/p>\n
La Dra. Malhotra sugiere que debido a la rareza del c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas, el cribado de una poblaci\u00f3n completa no es apropiado ni pr\u00e1ctico.<\/p>\n
Luego, la m\u00e9dico describi\u00f3 un programa de detecci\u00f3n eficaz que incluye a la poblaci\u00f3n objetivo (personas con mayor riesgo) y acceso al tratamiento para las personas a las que se les diagnostica c\u00e1ncer.<\/p>\n
La Dra. Malhotra enfatiz\u00f3 que su equipo no est\u00e1 involucrado en el desarrollo de biomarcadores (una sustancia medible) ni en decidir qu\u00e9 pruebas ser\u00edan las m\u00e1s efectivas.<\/p>\n
Sin embargo, se est\u00e1n centrando en su algoritmo con la intenci\u00f3n de combinarlo con una prueba precisa y no invasiva que se utilizar\u00e1 para la detecci\u00f3n de objetivos.<\/p>\n
Se le pregunt\u00f3 al la Dra. Malhotra qu\u00e9 signos o s\u00edntomas tempranos est\u00e1n relacionados con el c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas.<\/em><\/p>\nLa m\u00e9dico respondi\u00f3 que su modelo de IA predice el riesgo en funci\u00f3n de todas las variables. Ella dijo que, por lo tanto, no era apropiado destacar solo algunos, pero s\u00ed enumer\u00f3 estos s\u00edntomas comunes: dolor de espalda, p\u00e9rdida de peso, anemia, dolor abdominal, ictericia y diabetes. Los s\u00edntomas menos conocidos son fatiga, insomnio y depresi\u00f3n.<\/p>\n
An\u00e1lisis por Inteligencia Artificial (IA) <\/strong><\/p>\nEl equipo descubri\u00f3 que la mayor\u00eda de las personas que finalmente desarrollaron la enfermedad hab\u00edan sido diagnosticadas por tener s\u00edntomas inespec\u00edficos a\u00f1os antes de recibir un diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer.<\/p>\n
Hasta ahora, los investigadores no han podido asociar los primeros s\u00edntomas con un mayor riesgo de padecer c\u00e1ncer.<\/p>\n
Resultados del Estudio Piloto<\/strong><\/p>\nEl estudio del la Dra. Malhotra de personas menores de sesenta a\u00f1os dio un pron\u00f3stico de personas con mayor riesgo casi veinte meses antes de su diagn\u00f3stico real.<\/p>\n
Ella calcul\u00f3 que es necesario realizar casi 1,500 pruebas para salvar a una persona del c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas. La m\u00e9dico no cree que estos n\u00fameros justifiquen la detecci\u00f3n en este momento.<\/p>\n
Sin embargo, la IA tiene el potencial de reducir el n\u00famero necesario para la detecci\u00f3n. Ese n\u00famero se puede reducir considerablemente si los pacientes se comparan con los controles de la poblaci\u00f3n general. Las personas del estudio piloto que se utilizaron como controles ten\u00edan otros tipos de c\u00e1ncer.<\/p>\n
La IA Identifica Combinaciones de C\u00e1ncer de P\u00e1ncreas<\/strong><\/p>\nEl equipo cree que ser\u00e1 posible encontrar una combinaci\u00f3n de estos s\u00edntomas no espec\u00edficos que identifique a las personas que tienen un mayor riesgo de tener la enfermedad.<\/p>\n
Se utiliz\u00f3 IA para estudiar los datos y encontrar esta combinaci\u00f3n. Busca patrones en los datos. Seg\u00fan el equipo, la IA mejora el pron\u00f3stico futuro bas\u00e1ndose en los ejemplos que proporcionan. Aplica la historia pasada proporcionada por el equipo a los nuevos datos al predecir eventos futuros.<\/p>\n
La Ventaja de la IA<\/strong><\/p>\nCuando se trabaja con datos en grandes vol\u00famenes, es dif\u00edcil, si no imposible, para el ojo humano identificar tendencias o reglas de c\u00f3digo.<\/p>\n
El aprendizaje autom\u00e1tico (ML, por sus siglas en Ingl\u00e9s) crea modelos autom\u00e1ticamente a partir de datos. Los algoritmos son los motores de ML. Los algoritmos convierten una colecci\u00f3n de datos (conjunto de datos) en un modelo.<\/p>\n
Seg\u00fan la Dra. Malhotra, los algoritmos ML producen reglas recibidas a partir de datos que, dice, son mucho m\u00e1s poderosos.<\/p>\n
Predecir Resultados<\/strong><\/p>\nML es una herramienta importante para el reconocimiento autom\u00e1tico de patrones. Al utilizar esta informaci\u00f3n, los algoritmos ML controlan los resultados y clasifican los datos en categor\u00edas.<\/p>\n
En su estudio actual, el equipo tiene la intenci\u00f3n de crear un algoritmo que producir\u00eda una puntuaci\u00f3n de riesgo para la probabilidad de que un paciente tenga c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas.<\/p>\n
La puntuaci\u00f3n de riesgo se basar\u00e1 en una recopilaci\u00f3n de los s\u00edntomas que presentan los pacientes y se comparar\u00e1 con las personas que no ten\u00edan la enfermedad.<\/p>\n
Mirando Hacia el Futuro<\/strong><\/p>\nLos hallazgos del equipo se basan en diagn\u00f3sticos entre los a\u00f1os 2005 y 2010. A la Dra. Malhotra le gustar\u00eda ampliar estos hallazgos con datos m\u00e1s recientes.<\/p>\n
Un paso importante ser\u00eda examinar los datos previos al diagn\u00f3stico disponibles dos a\u00f1os antes del diagn\u00f3stico. De esa forma, podr\u00e1n detectar antes a los pacientes de alto riesgo.<\/p>\n
Otro objetivo es encontrar pacientes con c\u00e1ncer con s\u00edntomas similares y utilizarlos como controles. Esto implicar\u00eda involucrar a la poblaci\u00f3n en general.<\/p>\n
Seg\u00fan la Dra. Malhotra, sus hallazgos indican el impacto de variables como la diabetes y el tabaquismo. El equipo comparar\u00e1 los controles en relaci\u00f3n con su diabetes y su estado de tabaquismo.<\/p>\n
Por \u00faltimo, el equipo comparar\u00e1 la rentabilidad de su detecci\u00f3n con programas similares.<\/p>\n
Los hallazgos del estudio del la Dra. Malhotra se presentaron al Congreso Mundial de la ESMO en Julio de 2020. Fue bien recibido.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
News-Medical Life Sciences entrevist\u00f3 recientemente a la Dra. Ananya Malhotra, investigadora de la London School of Hygiene, sobre su investigaci\u00f3n m\u00e1s reciente sobre el c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas. La Dra. Malhotra cree que la inteligencia artificial (IA) tendr\u00eda un efecto positivo en la capacidad de predecir la enfermedad. La Dra. Malhotra dijo que comenz\u00f3 a […]<\/p>\n","protected":false},"author":386,"featured_media":224204,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[12284,12007],"tags":[18549,12285,12109,14397],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/patientworthy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/250454"}],"collection":[{"href":"https:\/\/patientworthy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/patientworthy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/patientworthy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/386"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/patientworthy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=250454"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/patientworthy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/250454\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/patientworthy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/224204"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/patientworthy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=250454"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/patientworthy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=250454"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/patientworthy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=250454"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}