Inteligencia Artificial para la Identificación de Biomarcadores en la Prevención y Diagnóstico del Cáncer: Avances y Perspectivas

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.32635/2176-9745.RBC.2024v70n2.4692

Palabras clave:

Neoplasias/epidemiología, Inteligencia Artificial, Detección Precoz del Cáncer/métodos, Detección Precoz, Biomarcadores/análisis

Resumen

Introducción: El análisis sistemático de los marcadores de cáncer y el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la detección temprana y el enfoque terapéutico son cruciales en el campo médico actual. El cáncer representa una carga global significativa de morbilidad y mortalidad, lo que hace que la identificación temprana de los marcadores sea una prioridad para el manejo efectivo de la enfermedad. Este estudio tiene como objetivo explorar los avances recientes en la identificación y caracterización de los indicadores de cáncer, incluidos biomarcadores genéticos, moleculares, proteicos y de imagen. Objetivo: Analizar los últimos avances en la identificación y caracterización de los indicadores de cáncer, cubriendo una variedad de tipos de biomarcadores. Además, investigar el papel de la IA en la mejora y aplicación de métodos para la detección, diagnóstico, pronóstico y tratamiento del cáncer, destacando sus contribuciones significativas para mejorar la precisión y eficiencia de estos enfoques. Método: Revisión sistemática de la literatura, seleccionando estudios relevantes que aborden la identificación de biomarcadores de cáncer y el uso de IA en este contexto, basándose en criterios específicos de inclusión y exclusión. Resultados: Los resultados de este análisis sistemático destacan los avances recientes en la identificación y caracterización de los indicadores de cáncer, así como el impacto de la IA en el mejoramiento de los enfoques de detección, diagnóstico, pronóstico y tratamiento. Conclusión: Este estudio ofrece información valiosa sobre el papel de los indicadores de cáncer y la IA en la prevención y manejo de la enfermedad, apoyando prácticas clínicas basadas en evidencia y promoviendo el desarrollo de enfoques de atención médica más eficientes y personalizados.

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Publicado

2024-06-21

Cómo citar

1.
Barioni CTS, Wandresen RP de B, Pereira LF, Coimbra AF, Kubo BB de AO, Cunha RC da. Inteligencia Artificial para la Identificación de Biomarcadores en la Prevención y Diagnóstico del Cáncer: Avances y Perspectivas. Rev. Bras. Cancerol. [Internet]. 21 de junio de 2024 [citado 22 de julio de 2024];70(2):e-254692. Disponible en: https://rbc.inca.gov.br/index.php/revista/article/view/4692

Número

Sección

REVISIÓN DE LA LITERATURA