Investigadores de UT Southwestern han desarrollado una herramienta de software que utiliza inteligencia artificial (IA) para reconocer células cancerosas a partir de imágenes digitales de patología, dando a los médicos una poderosa forma de predecir los resultados de los pacientes.
Agencia Latina de Noticias Medicina y Salud Pública
Investigadores de UT Southwestern han desarrollado una herramienta de software que utiliza inteligencia artificial (IA) para reconocer células cancerosas a partir de imágenes digitales de patología, dando a los médicos una poderosa forma de predecir los resultados de los pacientes.
La distribución espacial de los diferentes tipos de células puede revelar el patrón de crecimiento del cáncer, su relación con el microambiente circundante y la respuesta inmunológica del cuerpo. Pero el proceso de identificar manualmente todas las células de un portaobjetos de patología es extremadamente intensivo en trabajo y propenso a errores.
El software ConvPath, que incorpora segmentación de imágenes, aprendizaje profundo y algoritmos de extracción de características, está disponible al público en https://qbrc.swmed.edu/projects/cnn/
Participantes del estudio y creación del software
Los autores principales del estudio incluyen a Shidan Wang, Científico de Datos II de QBRC; el Dr. Tao Wang, Profesor Asistente de Población y Ciencias de Datos y del Centro para la Genética de la Defensa del Huésped; y el Dr. Donghan M. Yang, Gerente de Proyecto de QBRC. Otros coautores de UT Southwestern son el Dr. Yang Xie, Profesor de Población y Ciencias de la Información, Profesor del Departamento de Bioinformática de Lyda Hill y Director del QBRC, y el Dr. John Minna, Profesor de Farmacología y Medicina Interna y Director del Hamon Center for Therapeutic Oncology Research. El Dr. Minna tiene la Cátedra Distinguida Sarah M. y Charles E. Seay en Investigación del Cáncer y la Cátedra Distinguida Max L. Thomas en Oncología Pulmonar Molecular.
El estudio fue apoyado por los Institutos Nacionales de Salud y el Instituto de Prevención e Investigación del Cáncer de Texas.