Alibaba Group ha anunciado lo que dice ser el primer modelo de inteligencia artificial (IA) del mundo capaz de detectar cáncer gástrico (estomacal), incluidos los casos en etapa inicial, mediante el análisis de tomografía computarizada (TC). El modelo, llamado Grape, el «procedimiento de evaluación de riesgos de cáncer gástrico», se desarrolló a través de una colaboración entre la Academia Damo de Alibaba y el Hospital de Cáncer Zhejiang en Hangzhou, China. Grape utiliza un marco de aprendizaje profundo para procesar imágenes de TC tridimensionales, identificando y segmentando tumores gástricos potenciales. Tradicionalmente, el diagnóstico de cáncer de estómago se ha basado en la endoscopia, un procedimiento invasivo que involucra una cámara y herramientas de biopsia insertadas a través de la garganta. Sin embargo, en China, menos del 30% de los pacientes cumplen con las recomendaciones de los médicos para la endoscopia debido a su naturaleza invasiva, según Cheng Xiangdong, un cirujano gástrico en el Hospital del Cáncer Zhejiang. El modelo alcanzó el 85.1% de sensibilidad (capacidad para identificar correctamente los casos de cáncer) y el 96.8% de especificidad (capacidad para evitar falsos positivos), superando a los radiólogos en un 21.8% y un 14% respectivamente. Estas mejoras fueron particularmente pronunciadas para detectar el cáncer de etapa temprana, que a menudo es asintomática y más difícil de identificar. Los desarrolladores sugieren que esta innovación podría revolucionar el proceso de detección del cáncer gástrico, no solo en China sino potencialmente a escala global. La detección temprana es crítica, ya que el cáncer de estómago es la cuarta causa principal de las muertes relacionadas con el cáncer en todo el mundo, a menudo pasó desapercibido hasta las etapas avanzadas. En un caso del mundo real citado por Damo Academy, un paciente con cáncer gástrico en etapa tardía podría haber recibido un diagnóstico seis meses antes si se hubiera utilizado la uva, destacando el potencial del sistema para reducir los retrasos del diagnóstico. El equipo espera que al integrar esta herramienta de IA en flujos de trabajo clínicos estándar, las tasas de detección temprana pueden mejorarse significativamente, lo que finalmente lleva a mejores resultados del paciente. Archivado en robots. Lea más sobre AI (inteligencia artificial), Alibaba y Medical.