{"id":16164,"date":"2024-07-22T12:38:27","date_gmt":"2024-07-22T12:38:27","guid":{"rendered":"https:\/\/planescomplementariossalud.es\/?p=16164"},"modified":"2024-07-22T12:38:50","modified_gmt":"2024-07-22T12:38:50","slug":"algoritmos-de-inteligencia-artificial-ayudan-a-detectar-el-cancer-de-mama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/planescomplementariossalud.es\/en\/algoritmos-de-inteligencia-artificial-ayudan-a-detectar-el-cancer-de-mama\/","title":{"rendered":"Algoritmos de Inteligencia Artificial ayudan a detectar el c\u00e1ncer de mama"},"content":{"rendered":"\n

El grupo de Rob\u00f3tica y Visi\u00f3n Artificial de la Universidad de Extremadura (Robolab) desarrolla algoritmos de procesamiento de im\u00e1genes biom\u00e9dicas y visi\u00f3n artificial que permiten el diagn\u00f3stico precoz del c\u00e1ncer de mama.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n


El c\u00e1ncer de mama es el tumor maligno m\u00e1s frecuente entre las mujeres, su incidencia en Espa\u00f1a es de 34.750 casos en el \u00faltimo a\u00f1o, y constituye la primera causa de muerte por c\u00e1ncer en mujeres. En este contexto, el grupo de Rob\u00f3tica y Visi\u00f3n Artificial de la Universidad de Extremadura, conocido como Robolab, participa en la L\u00ednea de Actuaci\u00f3n 1 del Plan Complementario de Biotecnolog\u00eda Aplicada a la Salud<\/a>, desarrollando programas de detecci\u00f3n precoz basados en la Inteligencia Artificial para diagnosticar el c\u00e1ncer de mama. El objetivo del grupo es apoyar la investigaci\u00f3n de terapias avanzadas y tecnolog\u00eda de imagen en 3D, facilitando el desarrollo de algoritmos de procesamiento de im\u00e1genes biom\u00e9dicas y visi\u00f3n artificial mediante t\u00e9cnicas de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

En este contexto, los investigadores del grupo Robolab de la Universidad de Extremadura (UEx) han desarrollado un software<\/em> libre basado en un modelo de redes neuronales y Deep Learning<\/em> o red profunda que procesar\u00e1 y clasificar\u00e1 las im\u00e1genes radiol\u00f3gicas. Los algoritmos de Inteligencia Artificial de este software permiten detectar si hay c\u00e1ncer en una mamograf\u00eda, identificar en qu\u00e9 regi\u00f3n se encuentra y caracterizar su tipolog\u00eda. Seg\u00fan el investigador Pedro N\u00fa\u00f1ez, las ventajas futuras de esta herramienta son significativas: \u201cAdem\u00e1s de facilitar el diagn\u00f3stico precoz, nuestro software<\/em> permitir\u00e1 priorizar estudios urgentes, aliviar la carga de trabajo de los radi\u00f3logos, mejorar el tiempo de diagn\u00f3stico, as\u00ed como, reducir las listas de espera de pacientes\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Pedro N\u00fa\u00f1ez y la investigadora de la Escuela Polit\u00e9cnica, Pilar Bachiller, son los responsables de la ejecuci\u00f3n de este proyecto, que se encuentra en su fase de desarrollo inicial en colaboraci\u00f3n con el equipo de radiolog\u00eda del Complejo Hospitalario Universitario de C\u00e1ceres. N\u00fa\u00f1ez explic\u00f3 que el software<\/em> se est\u00e1 probando en un banco p\u00fablico de im\u00e1genes an\u00f3nimas del Complejo Hospitalario de C\u00e1ceres. El objetivo es aplicar el software<\/em> a pacientes del Sistema Extreme\u00f1o de Salud una vez obtenida la autorizaci\u00f3n conforme a la normativa de protecci\u00f3n de datos personales. \u201cEsta fase supondr\u00e1 un avance muy importante en la investigaci\u00f3n y en las consiguientes ventajas para los pacientes, ya que nos permitir\u00eda analizar cientos de im\u00e1genes de personas diagnosticadas con c\u00e1ncer y varios miles sin diagn\u00f3stico. Por tanto, esperamos que la administraci\u00f3n competente conceda pronto la autorizaci\u00f3n\u201d, declara Pedro N\u00fa\u00f1ez.<\/a><\/p>\n\n\n\n

El Plan Complementario Biotecnolog\u00eda Aplicada a la Salud, integrado en el marco del PERTE para la Salud de Vanguardia, ha sido cofinanciado por el Ministerio de Ciencia, Innovaci\u00f3n y Universidades con fondos de la Uni\u00f3n Europea NextGenerationEU, el Plan de Recuperaci\u00f3n, Transformaci\u00f3n y Resiliencia (PRTR-C17.I1) y la Junta de Extremadura a trav\u00e9s del P.O FEDER 2021-27.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Acceda en este enlace<\/a> al art\u00edculo original publicado en la p\u00e1gina web de la Universidad de Extremadura.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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