Inteligencia artificial, LLMs y transformación digital aplicados al flujo de trabajo clínico.
Un modelo CatBoost interpretable con variables de rutina (analítica, receptores, Ki-67 y ecografía con contraste) predice la pCR en cáncer de mama antes del tratamiento neoadyuvante con un AUC de 0,83. Prometedor, pero pendiente de validación externa.
Comentario editorial + estudio multicéntrico (1.370 pacientes, 6 centros): un modelo híbrido de radiómica y deep learning sobre TC preoperatorio predice la invasión muscular del cáncer de vejiga (AUC 0,807/0,783) y mejora la precisión de urólogos, sobre todo los menos experimentados.
Un estudio retrospectivo analizó 651 pacientes con cáncer de mama triple negativo (TNBC) que recibieron quimioterapia neoadyuvante (NACT) y posterior cirugía.
Title: Synthetic medical data: the FDA proposes 7 criteria to use them without fooling ourselves Type: C (AI / data governance / LOPD) Tags: synthetic data, medical AI, FDA, privacy, evaluation, mammography PMID: 42602824 DOI: 10.1093/bjrai…
⚖️ Transparency notice: this article was written with AI assistance and reviewed by the author, a medical oncologist.
⚖️ Transparency notice: this article was written with AI assistance and reviewed by the author, a medical oncologist.
Title: AI in mammography: does not prolong reading time and detects more cancers — prospective alternating months study Type: A (AI medical imaging / breast) Tags: AI mammography, detection, screening, radiology, MARTE PMID: 42593499 DOI: 1…
Title: Menopause does not modulate the benefit of CDK4/6 inhibitors in adjuvant setting: phase III meta-analysis Type: B (clinical / real-world) Tags: CDK4/6, HR+ breast cancer, adjuvant, menopause, ribociclib, abemaciclib PMID: 42593586 DO…
⚖️ Transparency notice: this article was written with AI assistance and reviewed by the author, a medical oncologist.
IA predice estado MSI (microsatellite instability) en cáncer colorrectal desde TC e histología H&E, sin secuenciación — cuando la imagen habla de biología tumoral.