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IA mejora detección del cáncer de cuello uterino

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 25 Jan 2025

El cáncer de cuello uterino sigue siendo una amenaza importante para la salud mundial, especialmente en los países en desarrollo, donde su incidencia es más alta. Aunque existen medidas preventivas, los recursos sanitarios limitados y los programas de detección insuficientes siguen obstaculizando los esfuerzos mundiales para eliminar la enfermedad. La Organización Mundial de la Salud (OMS) tiene como objetivo realizar pruebas de detección al 70 % de las mujeres de 35 a 45 años para 2030, lo que es vital para reducir las tasas de mortalidad. Sin embargo, para lograr este objetivo se necesitan soluciones innovadoras y escalables, en particular en zonas con acceso limitado a la atención sanitaria. Mejorar el rendimiento de la detección del cáncer de cuello uterino requiere la exploración de los métodos más precisos, eficientes y eficaces. La inteligencia artificial (IA) se está expandiendo rápidamente en la detección y el diagnóstico del cáncer, con algoritmos de aprendizaje profundo que proporcionan una interpretación similar a la humana de las imágenes médicas. La IA está preparada para desempeñar un papel importante en la mejora de la detección, el tratamiento y el seguimiento del cáncer de cuello uterino.

Una revisión de la Academia China de Ciencias Médicas (CAS, Beijing, China), publicada en Cancer Biology & Medicine, examina el papel actual y futuro de la IA en la detección del cáncer de cuello uterino. Explora las aplicaciones de la IA para mejorar los métodos de detección de citología anormal y enfermedades neoplásicas cervicales. La revisión destaca el potencial transformador de la IA en la automatización del reconocimiento de imágenes para la detección del cáncer de cuello uterino, aprovechando algoritmos de aprendizaje profundo para replicar la interpretación similar a la humana para diagnósticos más precisos.


Imagen: Representación esquemática del análisis de imágenes de citología cervical asistido por IA (Foto cortesía de Cancer Biology & Medicine, DOI:10.20892/j.issn.2095-3941.2024.0198)
Imagen: Representación esquemática del análisis de imágenes de citología cervical asistido por IA (Foto cortesía de Cancer Biology & Medicine, DOI:10.20892/j.issn.2095-3941.2024.0198)

El estudio destaca cómo la IA puede automatizar la segmentación y clasificación de imágenes citológicas, un paso crucial para la detección temprana. También explora cómo la IA puede mejorar la colposcopia, un procedimiento tradicionalmente afectado por la interpretación subjetiva, al ofrecer exámenes de detección más objetivos y eficientes. El estudio analiza además el papel de la IA en el desarrollo de modelos de predicción de riesgos utilizando datos clínicos, que pueden predecir la progresión de las infecciones por VPH de alto riesgo y el cáncer de cuello uterino. Estos modelos impulsados por IA proporcionan exámenes de detección personalizados, mejorando la estratificación del riesgo y reduciendo las derivaciones innecesarias.

Además de mejorar las tasas de detección y la eficiencia, el estudio destaca el potencial de la IA para ampliar los servicios de detección, especialmente en regiones remotas o con recursos limitados. Si se adopta a nivel mundial, la detección asistida por IA podría mejorar las tasas de detección, reducir los diagnósticos erróneos y acercarse a la eliminación del cáncer de cuello uterino para fines de siglo. A pesar de su potencial, se deben abordar desafíos como la estandarización de datos, la integración ética y la validación en diferentes contextos para una adopción clínica generalizada. Superar estos obstáculos podría posicionar la detección del cáncer de cuello uterino impulsada por IA como una herramienta poderosa en la atención médica global.

“La IA tiene la capacidad de revolucionar la detección del cáncer de cuello uterino al ofrecer una detección automatizada, objetiva e imparcial de afecciones tanto cancerosas como precancerosas. Esta tecnología es particularmente vital para cerrar la brecha de atención médica en las regiones desatendidas”, afirmó el Dr. Youlin Qiao, autor principal del estudio.

 


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