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Cómo superar el cáncer gástrico con avances en inteligencia artificial

Predicción de cáncer gástrico con inteligencia artificial para mejorar la precisión y eficiencia en la detección y el diagnóstico temprano

Problem

El cáncer gástrico, también conocido como cáncer de estómago, persiste como uno de los principales culpables de la mortalidad relacionada con el cáncer en todo el mundo. El reconocimiento se produce con frecuencia en las etapas más avanzadas, debido a que los síntomas iniciales son confusos, además de los desafíos inherentes a la identificación de las lesiones precancerosas mediante los enfoques diagnósticos convencionales. La omnipresencia de este grave problema de salud se hizo evidente en 2020, con una incidencia estimada de 1 089 103 casos nuevos y 768 793 muertes atribuibles al cáncer gástrico (1) (2). A esta preocupación se suma la incidencia notablemente alta de enfermedades precancerosas en personas con factores de riesgo conocidos, lo que exige el desarrollo y la implementación de técnicas de diagnóstico más eficaces y accesibles para todos (3) (4).

Why it matters

  • El cáncer gástrico a menudo se reconoce en etapas posteriores debido a los confusos síntomas iniciales y a las dificultades para identificar las lesiones precancerosas.
  • En 2020, se estima que hubo 1.089.103 casos nuevos y 768.793 muertes por cáncer gástrico.
  • Hay una alta incidencia de enfermedades precancerosas en personas con factores de riesgo conocidos, lo que requiere mejores técnicas de diagnóstico.

Solution

GastricHealThai, herramienta para ayudar a los médicos a proporcionarles consejos en tiempo real sobre el cáncer gástrico según las investigaciones y las directrices clínicas actuales.

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Datasources

GastricHealThai utiliza una guía clínica de la Red Nacional Integral del Cáncer (NCCN) (5). Esta guía proporciona recomendaciones basadas en la evidencia que sirven de base para las evaluaciones de riesgo y las sugerencias de diagnóstico de los asistentes.

Citations

  1. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, Bray F. Estadísticas mundiales del cáncer 2020: estimaciones de GLOBOCAN de la incidencia y la mortalidad en todo el mundo para 36 tipos de cáncer en 185 países. CA Cancer J Clin. 2021 de mayo; 71 (3) :209-249. doi: 10.3322/caac.21660. Publicación electrónica el 4 de febrero de 2021. PMID: 33538338.
  2. Pannala R, Krishnan K, Melson J, Parsi MA, Schulman AR, Sullivan S, Trikudanathan G, Trindade AJ, Watson RR, Maple JT, Lichtenstein DR Inteligencia artificial en endoscopia gastrointestinal. VideoDie. 9 de noviembre de 2020; 5 (12) :598-613. doi: 10.1016/j.vgie.2020.08.013. PMID: 33319126; PMCID: PMC7732722.
  3. Lee J, Lee H, Chung JW. El papel de la inteligencia artificial en el cáncer gástrico: perspectivas quirúrgicas y terapéuticas: una revisión exhaustiva. J Cáncer gástrico. 23 (3) :375-387. doi: 10.5230/jgc.2023.23.e31. PMID: 37553126; PMC10412973.
  4. Zhu SL, Dong J, Zhang C, Huang YB, Pan W. Aplicación del aprendizaje automático en el diagnóstico del cáncer gástrico basándose en características no invasivas. Los Uno. 31 de diciembre de 2020; 15 (12) :e0244869. doi: 10.1371/journal.pone.0244869. PMID: 33382829; PMCID: PMC7775073.
  5. Ajani, J.A., D'Amico, T. A., Almhanna, K., Bentrem, D.J., Chao, J., Das, P., Denlinger, C. S., Fanta, P., Farjah, F., Fuchs, C. S., Gerdes, H., Gibson, M., Glasgow, R.E., Hayman, J.A., Hochwald, S.N., Hofstetter, W. L., Ilson, D. H., Jaroszewski, D., Johung, K. L., Keswani, R. N.,... Sundar, H. (2016). Cáncer gástrico, versión 3.2016, Guías de práctica clínica en oncología de la NCCN. Revista de la Red Nacional Integral del Cáncer, 14(10), 1286-1312. doi: 10.6004/jnccn.2016.0137

Problema

El cáncer gástrico, también conocido como cáncer de estómago, persiste como uno de los principales culpables de la mortalidad relacionada con el cáncer en todo el mundo. El reconocimiento se produce con frecuencia en las etapas más avanzadas, debido a que los síntomas iniciales son confusos, además de los desafíos inherentes a la identificación de las lesiones precancerosas mediante los enfoques diagnósticos convencionales. La omnipresencia de este grave problema de salud se hizo evidente en 2020, con una incidencia estimada de 1 089 103 casos nuevos y 768 793 muertes atribuibles al cáncer gástrico (1) (2). A esta preocupación se suma la incidencia notablemente alta de enfermedades precancerosas en personas con factores de riesgo conocidos, lo que exige el desarrollo y la implementación de técnicas de diagnóstico más eficaces y accesibles para todos (3) (4).

Tamaño del problema

  • El cáncer gástrico a menudo se reconoce en etapas posteriores debido a los confusos síntomas iniciales y a las dificultades para identificar las lesiones precancerosas.
  • En 2020, se estima que hubo 1.089.103 casos nuevos y 768.793 muertes por cáncer gástrico.
  • Hay una alta incidencia de enfermedades precancerosas en personas con factores de riesgo conocidos, lo que requiere mejores técnicas de diagnóstico.

Solución

GastricHealThai, herramienta para ayudar a los médicos a proporcionarles consejos en tiempo real sobre el cáncer gástrico según las investigaciones y las directrices clínicas actuales.

Costo de oportunidad


Impacto


Fuentes de datos

GastricHealThai utiliza una guía clínica de la Red Nacional Integral del Cáncer (NCCN) (5). Esta guía proporciona recomendaciones basadas en la evidencia que sirven de base para las evaluaciones de riesgo y las sugerencias de diagnóstico de los asistentes.


Referencias

  1. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, Bray F. Estadísticas mundiales del cáncer 2020: estimaciones de GLOBOCAN de la incidencia y la mortalidad en todo el mundo para 36 tipos de cáncer en 185 países. CA Cancer J Clin. 2021 de mayo; 71 (3) :209-249. doi: 10.3322/caac.21660. Publicación electrónica el 4 de febrero de 2021. PMID: 33538338.
  2. Pannala R, Krishnan K, Melson J, Parsi MA, Schulman AR, Sullivan S, Trikudanathan G, Trindade AJ, Watson RR, Maple JT, Lichtenstein DR Inteligencia artificial en endoscopia gastrointestinal. VideoDie. 9 de noviembre de 2020; 5 (12) :598-613. doi: 10.1016/j.vgie.2020.08.013. PMID: 33319126; PMCID: PMC7732722.
  3. Lee J, Lee H, Chung JW. El papel de la inteligencia artificial en el cáncer gástrico: perspectivas quirúrgicas y terapéuticas: una revisión exhaustiva. J Cáncer gástrico. 23 (3) :375-387. doi: 10.5230/jgc.2023.23.e31. PMID: 37553126; PMC10412973.
  4. Zhu SL, Dong J, Zhang C, Huang YB, Pan W. Aplicación del aprendizaje automático en el diagnóstico del cáncer gástrico basándose en características no invasivas. Los Uno. 31 de diciembre de 2020; 15 (12) :e0244869. doi: 10.1371/journal.pone.0244869. PMID: 33382829; PMCID: PMC7775073.
  5. Ajani, J.A., D'Amico, T. A., Almhanna, K., Bentrem, D.J., Chao, J., Das, P., Denlinger, C. S., Fanta, P., Farjah, F., Fuchs, C. S., Gerdes, H., Gibson, M., Glasgow, R.E., Hayman, J.A., Hochwald, S.N., Hofstetter, W. L., Ilson, D. H., Jaroszewski, D., Johung, K. L., Keswani, R. N.,... Sundar, H. (2016). Cáncer gástrico, versión 3.2016, Guías de práctica clínica en oncología de la NCCN. Revista de la Red Nacional Integral del Cáncer, 14(10), 1286-1312. doi: 10.6004/jnccn.2016.0137

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