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El modelo muestra potencial para el tratamiento efectivo de dicha enfermedad. El carcinoma hepatocelular (HCC) es el cáncer primario de hígado más común, y se presenta frecuentemente en personas con enfermedades crónicas de este órgano, como la cirrosis causada por la hepatitis B o C. Es la tercera mayor causa de muertes relacionadas con el cáncer a nivel mundial.
La calificación histológica del HCC es de gran significación en el diagnóstico, el tratamiento y el pronóstico clínicos. Sin embargo, evaluar la calificación de la HCC a partir de imágenes de radiología es complicado para los profesionales de la medicina, por lo que deben soportar sus juicios, en gran medida, en su experiencia.
En vista de que en los últimos años el aprendizaje automático viene dando prometedores resultados en el análisis de imágenes médicas, los investigadores han propuesto construir redes informáticas neuronales para clasificar los subtipos del HCC. Investigadores del Instituto de Ingeniería y Tecnología Biomédicas de Suzhou, la Academia de Ciencias de China, el Hospital No. 2 de la Universidad de Suzhou y otras instituciones de investigación, han desarrollado una red neuronal para la clasificación del HCC mediante la combinación de dos redes neuronales clásicas y el entrenamiento de la red con imágenes mejoradas de resonancia magnética nuclear de 75 pacientes. Los expertos informaron en la revista Computers in Biology and Medicine que el modelo propuesto logró una precisión del 83 por ciento en la clasificación del HCC.
El modelo funciona al mismo nivel de los médicos experimentados, lo que demuestra que el aprendizaje automático puede lograr un alto desempeño en tareas exigentes de clasificación de imágenes.
En estudios futuros, los científicos planean integrar el modelo con el sistema de diagnóstico y tratamiento del cáncer de hígado, con lo que buscan ayudar a los médicos a elaborar mejores planes quirúrgicos para las personas afectadas por este mal.
marzo 14/ 2019v (Xinhua)
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