Por revistaeyn.com
Según los datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de pulmón es la principal causa de muerte relacionada con el cáncer en todo el mundo y la tasa de mortalidad está aumentando en los países de ingresos bajos y medianos (PIBM). Por ello, la detección oportuna juega un papel fundamental en la reducción de las muertes al diagnosticar la afección en una etapa en la que aún es curable.
¿Y si se usa la Inteligencia Artificial? AstraZeneca, en colaboración con la empresa de tecnología de la salud Qure.ai, anunció la finalización exitosa de 5 millones de radiografías de tórax (CXR) analizadas por Inteligencia Artificial (IA) en más de 20 países de América Latina, Asia, Medio Oriente y África.
“Estos resultados son reflejo de nuestro compromiso con la Alianza EDISON, a la cual nos hemos sumado desde el lanzamiento de nuestra red A.Catalyst7 que une a empresarios, start-ups, academia, gobiernos, instituciones de salud y otras industrias para acelerar la innovación y brindar mejores y más equitativos resultados para los pacientes a nivel regional”, comentó Carlos Sanchez, Vicepresidente de Área para América Latina de AstraZeneca.
Este hito demuestra el potencial de la IA para mejorar la detección del cáncer de pulmón y forma parte del compromiso que tiene la biofarmacéutica con el Desafío de 1 Billón de Vidas de la Alianza EDISON del Foro Económico Mundial, que tiene como meta mejorar la vida de mil millones de personas en diferentes regiones, incluida Latinoamérica, mediante el acceso digital a servicios de salud, educación y financieros.
El trabajo colaborativo de AstraZeneca con Qure.ai ha permitido que las radiografías de tórax analizadas por IA revelen hallazgos significativos. Entre ellos, se identificaron nódulos pulmonares con alto riesgo de cáncer en cerca de 50.000 personas, lo que ha facilitado su derivación oportuna para estudios adicionales y posible diagnóstico. Específicamente en Latinoamérica, se han analizado más de 500.000 escaneos, lo que representan un esfuerzo continuo en la detección temprana en la región.
