Consiste en un análisis de datos tomados a través de tomografías. Descubre la enfermedad mucho antes que los médicos.
Desarrollan Inteligencia Artificial que detecta cáncer de pulmón
El cáncer de pulmón se cobra cada año la vida de 1,7 millones de personas en todo el mundo, cifra que lo convierte en la variedad más letal de la enfermedad.
Uno de los principales problemas para tratar esta enfermedad es que sólo se confirman en estados avanzados, cuando el mal es más difícil de tratar. Ahora un grupo de ingenieros de Google y científicos de la Universidad de Northwestern creen que la Inteligencia Artificial (IA) podría ayudar a reducir las tasas de mortalidad gracias a sistemas de aprendizaje profundo.
El aprendizaje profundo es una técnica que permite a una máquina entrenarse a sí misma en una tarea, a partir del análisis de grandes cantidades de datos. En este caso, sus creadores han desarrollado en un sistema que permite la evaluación y el diagnóstico automático, a partir del análisis de una prueba llamada tomografía axial computarizada (TAC).
Tomografía de cáncer pulmonar
"Los radiólogos suelen examinar cientos de imágenes bidimensionales o 'parceladas' en un sólo TAC, pero este nuevo sistema es capaz de ver los pulmones en una imagen tridimensional mucho más amplia", explica el doctor Mozziyar Etemadi, profesor en las facultades de Medicina y de Ingeniería en la Universidad de Northwestern, además de coautor del estudio. "La IA en 3D puede ser mucho más sensible a la hora de detectar el cáncer de pulmón temprano que el ojo humano. De hecho, técnicamente estaríamos hablando de cuatro dimensiones, ya que se trata dos TAC (uno actual y uno anterior), tomados en diferentes momentos".
MÁS PRECISO QUE LOS HUMANOS
Los resultados del nuevo sistema fueron comparados con los obtenidos por seis radiólogos humanos tras examinar las mismas tomografías. En la mayoría de las métricas el modelo informático fue más preciso que los médicos. Asimismo, detectó menos falsos positivos, lo que podría traducirse en una reducción de procedimientos innecesarios en escenarios clínicos reales.
De acuerdo con sus creadores el sistema fue especialmente certero en el diagnóstico de pacientes en los que disponían de tomografías previas, ya que eso permite extraer información sobre la naturaleza del tumor en base a sus tasas de crecimiento.
La IA al servicio de la salud
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