Imagen: Wei Qian, PhD y el estudiante de doctorado, Wenqing Sun, creando un sistema de predicción de riesgo de cáncer de mama (Fotografía cortesía de JR Hernández/UTEP News Service). |
Sin embargo, es muy importante que las aplicaciones tecnológicas se conozcan para poder ser integradas en un futuro lo más inmediato posible, que es lo que en los 20 últimos años se ha ido haciendo. Aunque lo cierto es que la tecnología en sanidad tarda mucho más en adquirise y aplicarse en las Unidades o Servicios.
En el caso de esta información nos centramos en una variante de los ayudadores CAD (sistema de Detección Asistida por Computador) que analiza las imágenes para ayudar a detectar las lesiones sospechosas de ser un cáncer de mama. Calculan mediante unos algoritmos instalados cómo seleccionar lesiones, y además las clasifican en grados de malignidad.
CAD para predecir Riesgo de Cáncer de mama
Pues bien, el equipo Investigadores del laboratorio Medical Imaging Informatics (MII) de la Universidad de Texas en El Paso (UTEP; El Paso, TX, EUA) están desarrollando un sistema de análisis de riesgo de cáncer de mama, mediante Detección Ayudada por Computador (CAD).
El sistema será capaz de predecir el riesgo de desarrollar cáncer de mama. Les permitirá a las pacientes que tienen un riesgo bajo de desarrollar cáncer, aumentar el intervalo entre sus exámenes anuales de mamografía, y evitar la exposición innecesaria a los pruebas ionizantes y, por el contrario, permiten que las mujeres que después de su examen CAD conozcan su riesgo de desarrollar cáncer de mama, y por tanto se modifica el tiempo de control mamográfico en los plazos de seis meses en lugar de un año.
El Director del equipo de investigación, Wei Qian, Ph. D., asegura que cuando esté completo, este sistema de análisis de riesgos podría procesar las imágenes radiológica de una mamografía y analizar múltiples funciones tales como la textura del tejido mamario, la densidad mamaria, y el cambio en las diferencias tisulares entre los dos pechos.
Las futuras versiones del sistema pueden incluir factores adicionales, como la historia del paciente, el diagnóstico clínico, el estilo de vida, embarazos o una historia de terapia hormonal.
Fuente: medimaging.es
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