La inteligencia artificial podra decidir el mejor tratamiento para el cancer de prostata : Entretenimiento de
Cuando escuchamos alguna informacion acerca de la inteligencia artificial (IA), es posible que pensemos en imagenes o textos creados por robots, pero esta tecnologia tambien tiene aplicaciones en otros campos y uno de ellos es la medicina.
Asi, un estudio de la Universidad de Duke (EE UU) recogido por la American Society of Clinical Oncology, revela que un programa de inteligencia artificial puede predecir con precision que pacientes afectados por cancer de prostata necesitan ciclos cortos de terapia hormonal y cuales necesitan un tratamiento mas prolongado.
En la actualidad, los hombres que se someten a radioterapia para combatir el cancer reciben medicamentos que suprimen la hormona sexual masculina testosterona, ya que en niveles normales puede alimentar el cancer y desencadenar su reaparicion.
Pero la terapia hormonal tiene una serie de efectos secundarios, incluidos problemas sexuales, sofocos y fatiga. Los pacientes toman los medicamentos, administrados en pastillas diarias, entre cuatro meses y tres años, segun la agresividad del cancer.
Los expertos dicen que la tecnica es efectiva para pacientes cuyo cancer es de muy bajo o muy alto riesgo, pero a menudo se aplica a pacientes con menos posibilidades de recaida y que reciben el tratamiento incorrecto.
Pero ahora, la IA puede discernir que pacientes deberian recibir el tratamiento y cuales no.
Los hallazgos, presentados a principios de este mes, mostraron que el programa identifico al 34% de los hombres, de un ensayo de 1.000 personas, que podian recibir terapia hormonal durante solo cuatro meses sin que el cancer regresara.
Tambien concluyo que el 40% de los hombres que se consideraba que tenian solo un riesgo intermedio de que su cancer regresara deberian, de hecho, tomar el medicamento por mas tiempo porque tenian mas probabilidades de recaer de lo que esperaban los medicos.
El programa, desarrollado en el Duke Cancer Institute, analiza escaneos de tumores para buscar ‘protuberancias’ reveladoras que significan un mayor riesgo.
