Investigadores chinos han desarrollado una red neuronal de aprendizaje profundo por computadora para clasificar un tipo de cáncer de hígado con alta precisión. El modelo muestra el potencial para ser un activo para el tratamiento del cáncer de hígado.
El carcinoma hepatocelular (CHC) es el tipo más común de cáncer primario de hígado y con frecuencia ocurre en personas con enfermedades crónicas del hígado, como la cirrosis causada por hepatitis B o hepatitis C. Es la tercera causa principal de muertes relacionadas con el cáncer en todo el mundo.
La clasificación histológica del CHC es de gran importancia en los diagnósticos clínicos, los tratamientos y los pronósticos. Sin embargo, evaluar la clasificación de HCC a partir de imágenes de radiología es un reto para los profesionales médicos, por lo que deben confiar mucho en su experiencia previa.
Como el aprendizaje automático ha demostrado ser muy prometedor en el análisis de imágenes médicas en los últimos años, los investigadores han propuesto construir redes neuronales informáticas para clasificar los subtipos de CHC.
