Aplicación de Inteligencia Artificial (IA) al servicio de la salud en cáncer : su aplicación en tumores del tracto gastrointestinal (TGI) y su valoración costo-efectiva

La detección de células tumorales del tracto gastrointestinal (TGI) en imágenes histológicas es posible por un patólogo entrenado utilizando microscopía de luz. Sin embargo, distinguir entre tumores proficientes (pMMR Proficient Mismatch Repair ) o deficientes (dMMR Deficient Mismatch Repair ), ambo...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Erbetti, Andrea Belén, Sanguinetti, Olivia
Otros Autores:	Pombo, María Teresa
Formato:	Proyecto final de grado
Lenguaje:	Español
Publicado:	2024
Materias:	INTELIGENCIA ARTIFICIAL NEOPLASIAS NEOPLASIAS GASTROINTESTINALES
Acceso en línea:	https://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/4266
Aporte de:	Repositorio Institucional Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) de Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)

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spelling	I32-R138-20.500.14769-42662026-01-15T15:29:43Z Aplicación de Inteligencia Artificial (IA) al servicio de la salud en cáncer : su aplicación en tumores del tracto gastrointestinal (TGI) y su valoración costo-efectiva Erbetti, Andrea Belén Sanguinetti, Olivia Pombo, María Teresa Pérez, Adrián INTELIGENCIA ARTIFICIAL NEOPLASIAS NEOPLASIAS GASTROINTESTINALES La detección de células tumorales del tracto gastrointestinal (TGI) en imágenes histológicas es posible por un patólogo entrenado utilizando microscopía de luz. Sin embargo, distinguir entre tumores proficientes (pMMR Proficient Mismatch Repair ) o deficientes (dMMR Deficient Mismatch Repair ), ambos biomarcadores subrogantes de tumores con inestabilidad microsatelital (IMS), no es posible por esta metodología y requiere de la utilización de técnicas más sofisticadas como la inmunohistoquímica (IHQ) para su diferenciación. La IHQ es un método de detección antígeno específico, mediante la utilización de anticuerpos mono y policlonales para hacer visible una proteína. Requiere de médicos patólogos capacitados, trabajo metódico y minucioso, y es una técnica costosa, lo que dificulta su realización en los laboratorios de patología en todo el territorio del país. Como contrapartida, identificar a los pacientes con cáncer del TGI con tumores con IMS en función de su estadío clínico, permite diferenciar un subgrupo de pacientes con pronóstico y predicciones distintas. El objetivo de este Proyecto Final es generar un algoritmo basado en inteligencia artificial (IA) capaz de predecir IMS en TGI a partir de imágenes histológicas en microscopía de luz. La idea es que el mismo pueda ser utilizado como una herramienta accesible y costo-efectiva como soporte a la toma de decisiones. Esto es crucial ya que los pacientes podrían obtener el tratamiento acorde a su subtipo tumoral (Medicina de Precisión), entre otras ventajas que aporta este driver oncogénico. 2024-01-05T17:34:13Z 2024-01-05T17:34:13Z 2023-11-16 Proyecto final de grado https://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/4266 es application/pdf
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Aplicación de Inteligencia Artificial (IA) al servicio de la salud en cáncer : su aplicación en tumores del tracto gastrointestinal (TGI) y su valoración costo-efectiva

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