{"id":109244,"date":"2024-11-18T15:54:32","date_gmt":"2024-11-18T22:54:32","guid":{"rendered":"https:\/\/ovelanalista.com\/?p=109244"},"modified":"2024-11-27T16:02:59","modified_gmt":"2024-11-27T23:02:59","slug":"doctorando-de-la-uas-desarrolla-propuesta-metodologica-para-detectar-de-forma-temprana-celulas-anomalas-de-cancer-de-mama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ovelanalista.com\/?p=109244","title":{"rendered":"Doctorando de la UAS desarrolla propuesta metodol\u00f3gica para detectar de forma temprana c\u00e9lulas an\u00f3malas de c\u00e1ncer de mama"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div><\/div>\n<div>Una propuesta metodol\u00f3gica, orientada a la detecci\u00f3n temprana de c\u00e9lulas an\u00f3malas de c\u00e1ncer de mama que emplea t\u00e9cnicas avanzadas computacionales y adapta un sistema de an\u00e1lisis de im\u00e1genes histopatol\u00f3gicas, ha sido progresivamente desarrollada por doctorando en ciencias de la informaci\u00f3n de la Facultad de Inform\u00e1tica de la Universidad Aut\u00f3noma de Sinaloa (UAS); este sistema es capaz de identificar y clasificar tipos espec\u00edficos de c\u00e9lulas en muestras de tejido, lo que permite observar signos tempranos de mitosis y posibles indicios de c\u00e1ncer.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>El maestro en ciencias Eduardo D\u00edaz Gaxiola regres\u00f3 de su estancia en la Universidad de M\u00e1laga, Espa\u00f1a, en el cual valid\u00f3 la metodolog\u00eda en un entorno de alta especializaci\u00f3n, utilizando un conjunto de datos con m\u00e1s de 1,500 im\u00e1genes; en este banco de datos, se analizaron miles de elementos, cada uno representando posibles anomal\u00edas celulares que podr\u00edan relacionarse con una proliferaci\u00f3n acelerada, caracter\u00edstica de c\u00e9lulas cancerosas.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>La t\u00e9cnica se bas\u00f3 en la detecci\u00f3n de tres categor\u00edas clave: sTIL, nonTIL_stromal y Tumor, cada una con relevancia cl\u00ednica, confirm\u00f3 D\u00edaz Gaxiola; este enfoque permiti\u00f3 ajustar su metodolog\u00eda para diferenciar y clasificar las c\u00e9lulas an\u00f3malas con precisi\u00f3n superior a las metodolog\u00edas previas, obteniendo resultados prometedores en comparaci\u00f3n con el est\u00e1ndar actual en la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes de c\u00e1ncer de mama.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Explic\u00f3 que esta metodolog\u00eda facilitar\u00eda la tarea de los expertos m\u00e9dicos al proporcionar una herramienta inicial de detecci\u00f3n automatizada, capaz de procesar grandes vol\u00famenes de datos en tiempos reducidos; \u201cde este modo, el diagn\u00f3stico temprano podr\u00eda optimizarse, ofreciendo resultados preliminares que despu\u00e9s ser\u00edan validados por especialistas en oncolog\u00eda\u201d, agreg\u00f3.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>El doctorando destac\u00f3 que, adem\u00e1s de su potencial aplicabilidad en el sector salud de Sinaloa, la metodolog\u00eda podr\u00eda ajustarse a otros entornos de diagn\u00f3stico si se adaptan las categor\u00edas de c\u00e9lulas o si se reentrena el modelo con datos espec\u00edficos de cada sistema de salud, esta flexibilidad, dijo, representa un avance significativo para sistemas de detecci\u00f3n temprana en entornos donde el acceso a diagn\u00f3stico especializado puede ser limitado.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Eduardo D\u00edaz Gaxiola adelant\u00f3 que los resultados de este proyecto podr\u00edan dar lugar a al menos dos art\u00edculos en revistas cient\u00edficas de alto impacto, lo que reflejar\u00eda el \u00e9xito de la metodolog\u00eda en mejorar la precisi\u00f3n y rapidez en la detecci\u00f3n de c\u00e9lulas an\u00f3malas, abriendo la puerta a nuevas aplicaciones de la inteligencia artificial en el campo de la salud.<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una propuesta metodol\u00f3gica, orientada a la detecci\u00f3n temprana de c\u00e9lulas an\u00f3malas de c\u00e1ncer de mama que emplea t\u00e9cnicas avanzadas computacionales y adapta un sistema de an\u00e1lisis de im\u00e1genes histopatol\u00f3gicas, ha sido progresivamente desarrollada por doctorando en ciencias de la informaci\u00f3n de la Facultad de Inform\u00e1tica de la Universidad Aut\u00f3noma de Sinaloa (UAS); este sistema es capaz de identificar y clasificar tipos espec\u00edficos de c\u00e9lulas en muestras de tejido, lo que permite observar signos tempranos de mitosis y posibles indicios de c\u00e1ncer. 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