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Estudios de Caso
NeuralTools es utilizado para
el diagnóstico de tumores


Los investigadores en el hospital Katharinen en Stuttgart, Alemania, utilizan herramientas avanzadas de análisis de datos para diagnosticar tumores. El Dr. José R. Iglesias-Rozas, profesor asociado de la Universidad de Tübingen e investigador del Laboratorio de Neuropatología en el Instituto de Patología del hospital Katharinen, utiliza el NeuralTools de Palisade para clasificación histológica y calificación de grados de tumores. La clasificación histológica de tumores está basada en el estudio microscópico de los tejidos. La calificación del grado de un tumor es un aspecto muy importante en el diagnóstico debido a que el tratamiento y el resultado de cada caso depende grandemente del grado asignado.

Las redes neuronales proveen la respuesta
Las evaluaciones cuantitativas de diagnóstico en histopatología (cambios microscópicos en los tejidos fallecidos) lidian frecuentemente con información incierta y terminología lingüística vaga. Muy pocas veces, se pueden basar las decisiones finales en la evaluación de una única pista de diagnóstico; por el contrario, de forma rutinaria, se deben observar múltiples piezas de evidencia, junto con la certeza de la evidencia combinada para sustentar un diagnóstico definitivo. El análisis de redes neuronales, el cual predice inteligentemente los resultados basados en múltiples piezas de datos de entrada, se ajusta de forma natural para este tipo de aplicaciones de diagnóstico médico.

El estudio de diagnóstico de tumores
El objetivo del estudio del Dr. Iglesias-Rozas era el predecir el grado de malignidad de los tumores basados en diez características discretas en 786 pacientes. Se recolectaron 786 secciones histológicas de diferentes tumores cerebrales. Se evaluaron diez características histológicas en cada caso, describiendo la presencia de particularidades histológicas específicas en una escala de cero a tres, siendo cero la ausencia de determinada particularidad, y siendo tres la presencia abundante de tal particularidad. Luego se utilizó el NeuralTools para predecir el coeficiente de malignidad entre 1.00 y 4.00.

NeuralTools predice el resultado
Se dispuso de 629 tumores el el conjunto de entrenamiento del NeuralTools, y se dispuso de 157 casos independientes como conjunto de evaluación para el NeuralTools. ¡El NeuralTools predijo correctamente el 98.58% de los casos del conjunto de entrenamiento de casos y 95% del conjunto de evaluación de casos!

Afirma el Dr. Iglesias-Rozas, “Estoy encantado con el programa por su velocidad y facilidad de uso. El añade: “El programa es super rápido.”

¿Qué sigue en cuanto a NeuralTools y a este estudio? El Dr. Iglesias-Rozas explica, “Poseemos más de 30 años de datos y más de 8,000 pacientes con diferentes tumores cerebrales para evaluar a continuación.”

» NeuralTools
» Katharinenhospital Stuttgart
» Dr. José R. Iglesias-Rozas’ website



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