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Utilice IA para predecir el cáncer de cuello uterino

Predicción del cáncer de cuello uterino con IA para mejorar precisión, diagnóstico y eficiencia de detección temprana.

Problem

El cáncer de cuello uterino, causado predominantemente por una infección persistente con el virus del papiloma humano (HR-HV) de alto riesgo, se sitúa como uno de los cánceres más prevalentes que afectan a las mujeres en todo el mundo y es una causa notable de mortalidad (1) (2). Solo en 2020, se atribuyeron aproximadamente 604 000 casos nuevos y 342 000 muertes a esta enfermedad (3). Alrededor del 30% de las lesiones de la neoplasia intraepitelial cervical (NIC) de alto grado, precursoras del cáncer de cuello uterino, tienen el potencial de convertirse en un cáncer invasivo en el transcurso de tres décadas (2). La baja cobertura de la vacuna contra el VPH enfatiza aún más la necesidad crucial de contar con programas de detección del cáncer de cuello uterino consistentes. La detección temprana y el tratamiento de las lesiones precursoras son fundamentales para detener la progresión hacia un cáncer invasivo, lo que subraya la importancia de contar con intervenciones de salud pública accesibles y eficaces para la prevención del cáncer de cuello uterino (4) (5).

Why it matters

  • El cáncer de cuello uterino, causado principalmente por infecciones persistentes de alto riesgo por el virus del papiloma humano (HR-PV), es uno de los principales tipos de cáncer y causa de muerte entre las mujeres de todo el mundo.
  • En 2020, hubo aproximadamente 604 000 casos nuevos y 342 000 muertes por cáncer de cuello uterino, y el 30% de las lesiones de la NIC de alto grado podrían convertirse en cáncer invasivo en un plazo de 30 años.
  • La baja cobertura de la vacuna contra el VPH pone de relieve la necesidad urgente de una detección sistemática del cáncer de cuello uterino y de intervenciones de salud pública eficaces para la detección temprana y la prevención.

Solution

«CerviScan AI», una herramienta predictiva basada en inteligencia artificial, se ha diseñado para agilizar la evaluación del riesgo de cáncer de cuello uterino en entornos clínicos. Al utilizar datos sintéticos, esta IA emplea algoritmos de aprendizaje automático para evaluar una serie de variables demográficas y clínicas con el objetivo de detectar las afecciones precancerosas de manera temprana y orientar las medidas terapéuticas adecuadas.

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Datasources

El modelo incorpora variables como la edad del paciente, el historial sexual, el consumo de tabaco, los métodos anticonceptivos y las enfermedades de transmisión sexual (ETS) derivadas de los estudios clínicos. Esta información se sintetiza en una base de datos que refleja datos clínicos del mundo real, guiándose por las investigaciones de Song et al. (1), Ouh et al. (2), Egemen et al. (3), y conocimientos sobre el papel de la IA en la detección del cáncer de cuello uterino, según lo informado por el Instituto Nacional del Cáncer (4) y Hou et al. (5).

Citations

  1. Song C, Chen X, Tang C, Xue P, Jiang Y, Qiao Y. Inteligencia artificial para la predicción del estado del VPH basada en imágenes específicas de la enfermedad en el cáncer de cabeza y cuello: una revisión sistemática y un metanálisis. J Med Virol. Septiembre de 2023; 95 (9) :e29080. doi: 10.1002/jmv.29080. PMID: 37691329.
  2. Oh, YT., Kim, T.J., Ju, W. y col. Desarrollo y validación de un software de análisis basado en inteligencia artificial para apoyar el sistema de detección de la neoplasia intraepitelial cervical. Sci Rep 14, 1957 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-51880-4
  3. Didem Egemen, Rebecca B Perkins, Li C Cheung, Brian Befano, Ana Cecilia Rodriguez, Kanan Desai, Andreanne Lemay, Syed Rakin Ahmed, Sameer Antani, Jose Jeronimo, Nicolas Wentzensen, Jayashree Kalpathy-Cramer, Silvia De Sanjose, Mark Schiffman, análisis de imágenes basado en inteligencia artificial en pruebas clínicas: lecciones del cribado del cáncer de cuello uterino, JNCI: Revista del Instituto Nacional del Cáncer, volumen 116, número 1, enero de 2024, páginas 26—33, https://doi.org/10.1093/jnci/djad202
  4. El enfoque de la IA mejora la detección del cáncer de cuello uterino en un estudio del NCI. (2020, 25 de junio). Instituto Nacional del Cáncer. https://www.cancer.gov/news-events/press-releases/2020/automated-dual-stain-cervical
  5. Hou X, Shen G, Zhou L, Li Y, Wang T, Ma X. Inteligencia artificial en la detección y el diagnóstico del cáncer de cuello uterino. Front Oncol. 11 de marzo de 2022; 12:851367. doi: 10.3389/fonc.2022.851367. PMID: 35359358; PMCID: PMC8963491. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8963491/

Problema

El cáncer de cuello uterino, causado predominantemente por una infección persistente con el virus del papiloma humano (HR-HV) de alto riesgo, se sitúa como uno de los cánceres más prevalentes que afectan a las mujeres en todo el mundo y es una causa notable de mortalidad (1) (2). Solo en 2020, se atribuyeron aproximadamente 604 000 casos nuevos y 342 000 muertes a esta enfermedad (3). Alrededor del 30% de las lesiones de la neoplasia intraepitelial cervical (NIC) de alto grado, precursoras del cáncer de cuello uterino, tienen el potencial de convertirse en un cáncer invasivo en el transcurso de tres décadas (2). La baja cobertura de la vacuna contra el VPH enfatiza aún más la necesidad crucial de contar con programas de detección del cáncer de cuello uterino consistentes. La detección temprana y el tratamiento de las lesiones precursoras son fundamentales para detener la progresión hacia un cáncer invasivo, lo que subraya la importancia de contar con intervenciones de salud pública accesibles y eficaces para la prevención del cáncer de cuello uterino (4) (5).

Tamaño del problema

  • El cáncer de cuello uterino, causado principalmente por infecciones persistentes de alto riesgo por el virus del papiloma humano (HR-PV), es uno de los principales tipos de cáncer y causa de muerte entre las mujeres de todo el mundo.
  • En 2020, hubo aproximadamente 604 000 casos nuevos y 342 000 muertes por cáncer de cuello uterino, y el 30% de las lesiones de la NIC de alto grado podrían convertirse en cáncer invasivo en un plazo de 30 años.
  • La baja cobertura de la vacuna contra el VPH pone de relieve la necesidad urgente de una detección sistemática del cáncer de cuello uterino y de intervenciones de salud pública eficaces para la detección temprana y la prevención.

Solución

«CerviScan AI», una herramienta predictiva basada en inteligencia artificial, se ha diseñado para agilizar la evaluación del riesgo de cáncer de cuello uterino en entornos clínicos. Al utilizar datos sintéticos, esta IA emplea algoritmos de aprendizaje automático para evaluar una serie de variables demográficas y clínicas con el objetivo de detectar las afecciones precancerosas de manera temprana y orientar las medidas terapéuticas adecuadas.

Costo de oportunidad


Impacto


Fuentes de datos

El modelo incorpora variables como la edad del paciente, el historial sexual, el consumo de tabaco, los métodos anticonceptivos y las enfermedades de transmisión sexual (ETS) derivadas de los estudios clínicos. Esta información se sintetiza en una base de datos que refleja datos clínicos del mundo real, guiándose por las investigaciones de Song et al. (1), Ouh et al. (2), Egemen et al. (3), y conocimientos sobre el papel de la IA en la detección del cáncer de cuello uterino, según lo informado por el Instituto Nacional del Cáncer (4) y Hou et al. (5).


Referencias

  1. Song C, Chen X, Tang C, Xue P, Jiang Y, Qiao Y. Inteligencia artificial para la predicción del estado del VPH basada en imágenes específicas de la enfermedad en el cáncer de cabeza y cuello: una revisión sistemática y un metanálisis. J Med Virol. Septiembre de 2023; 95 (9) :e29080. doi: 10.1002/jmv.29080. PMID: 37691329.
  2. Oh, YT., Kim, T.J., Ju, W. y col. Desarrollo y validación de un software de análisis basado en inteligencia artificial para apoyar el sistema de detección de la neoplasia intraepitelial cervical. Sci Rep 14, 1957 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-51880-4
  3. Didem Egemen, Rebecca B Perkins, Li C Cheung, Brian Befano, Ana Cecilia Rodriguez, Kanan Desai, Andreanne Lemay, Syed Rakin Ahmed, Sameer Antani, Jose Jeronimo, Nicolas Wentzensen, Jayashree Kalpathy-Cramer, Silvia De Sanjose, Mark Schiffman, análisis de imágenes basado en inteligencia artificial en pruebas clínicas: lecciones del cribado del cáncer de cuello uterino, JNCI: Revista del Instituto Nacional del Cáncer, volumen 116, número 1, enero de 2024, páginas 26—33, https://doi.org/10.1093/jnci/djad202
  4. El enfoque de la IA mejora la detección del cáncer de cuello uterino en un estudio del NCI. (2020, 25 de junio). Instituto Nacional del Cáncer. https://www.cancer.gov/news-events/press-releases/2020/automated-dual-stain-cervical
  5. Hou X, Shen G, Zhou L, Li Y, Wang T, Ma X. Inteligencia artificial en la detección y el diagnóstico del cáncer de cuello uterino. Front Oncol. 11 de marzo de 2022; 12:851367. doi: 10.3389/fonc.2022.851367. PMID: 35359358; PMCID: PMC8963491. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8963491/

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