Author(s): Sirvan Khalighi, Kartik Reddy, Abhishek Midya, Krunal Balvantbhai Pandav, Anant Madabhushi, Malak Abedalthagafi
Year: 2024
Bibliographic Reference (APA format):
Khalighi, S., Reddy, K., Midya, A., Pandav, K. B., Madabhushi, A., & Abedalthagafi, M. (2024). Artificial intelligence in neuro-oncology: advances and challenges in brain tumor diagnosis, prognosis, and precision treatment. npj Precision Oncology, 8(80), 1-9. https://doi.org/10.1038/s41698-024-00575-0
Assigned Category: Asistencia sanitaria pública (Public healthcare assistance)
Resumen:
Este artículo revisa los avances recientes y los desafíos en la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la neuro-oncología, con un enfoque particular en los gliomas, un tipo de tumor cerebral que representa un problema de salud global significativo. La IA ha introducido innovaciones transformadoras en la gestión de los tumores cerebrales, utilizando herramientas de imagen, histopatología y genómica para la detección eficiente, categorización, predicción de resultados y planificación de tratamientos. Los modelos de IA han demostrado superar las evaluaciones humanas en precisión y especificidad, permitiendo diagnósticos menos invasivos y tiempos de respuesta acelerados.
El artículo detalla la integración de técnicas de IA, desde el aprendizaje automático clásico hasta el aprendizaje profundo, y destaca aplicaciones actuales y desafíos. La revisión cubre el uso de IA en el diagnóstico, el pronóstico y la planificación del tratamiento, enfatizando el potencial de esta tecnología para personalizar las estrategias terapéuticas y mejorar los resultados clínicos. Se exploran futuros desarrollos prometedores, como la integración de datos multimodales, la IA generativa y los modelos médicos basados en lenguaje.
Además de los avances tecnológicos, los autores subrayan las implicaciones éticas y sociales, especialmente la necesidad de asegurar la equidad y transparencia en la integración de la IA. También abogan por estrategias de tratamiento personalizadas que optimicen los resultados clínicos al minimizar la toxicidad potencial para los pacientes.
