Nueva Delhi, 15 de diciembre (SocialNews.XYZ) Un nuevo método de detección basado en el aprendizaje automático tiene una efectividad del 98 por ciento en la detección de los primeros signos de cáncer de mama, según un estudio.
Una técnica rápida y no invasiva desarrollada por investigadores de la Universidad de Edimburgo combina el análisis láser con el aprendizaje automático. Es el primero en identificar pacientes con las primeras etapas de cáncer de mama, lo que, según dicen, podría allanar el camino para la detección de muchas formas de cáncer.
Este método puede detectar cambios sutiles en el flujo sanguíneo en las primeras etapas de la enfermedad, conocidas como etapa 1a, que no son detectadas por las pruebas existentes.
Un examen físico, una radiografía o una ecografía, o un análisis de una muestra de tejido mamario conocido como biopsia son las pruebas estándar disponibles actualmente para el cáncer de mama. Se basa en evaluar a las personas según su edad o los grupos en los que corren riesgo.
El estudio piloto, publicado en el Journal of Biophotonics, involucró 12 muestras de pacientes con cáncer de mama y 12 participantes de control sanos. En el estudio, el equipo optimizó una técnica de análisis basada en láser conocida como espectroscopia Raman y la combinó con aprendizaje automático.
El equipo pudo detectar el cáncer de mama en la etapa 1a con una eficiencia del 98 por ciento.
Primero proyecta un rayo láser sobre el plasma sanguíneo extraído de los pacientes. Utilizando un dispositivo espectrómetro, el equipo analizó las propiedades de la luz después de que interactuaba con la sangre. Luego, el espectrómetro detectó pequeños cambios en la composición química de células y tejidos, indicadores tempranos de enfermedad.
Utilizando un algoritmo de aprendizaje automático, los médicos pueden interpretar los resultados. Utilizando el nuevo enfoque, el equipo pudo distinguir cada uno de los cuatro subtipos principales de cáncer de mama con más del 90 por ciento de precisión. El equipo dice que esto ha permitido un tratamiento más eficaz y personalizado para los pacientes.
Fuente: IANS
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