detectar cáncer de pulmón

Científicos logran detectar cáncer de pulmón utilizando Inteligencia Artificial

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La ciencia y la tecnología van cada vez más tomadas de la mano, en pro de brindar herramientas que faciliten la vida del hombre. Así quedó demostrado, tras desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial capaz de detectar cáncer de pulmón en un paciente.

Un estudio efectuado entre científicos de Google y de la Universidad de Northwestern permitió desarrollar un sistema de aprendizaje profundo; el cual podría favorecer el diagnóstico temprano de este tipo de tumor, que al año mata a más de un millón de personas en el mundo.

De acuerdo con los responsables del proyecto, partieron de la base del “Deep learning”. Se trata de una rama de la inteligencia artificial por la que una máquina aprende a partir de ejemplos, y elabora por sí sola patrones cada vez más complejos, simulando el funcionamiento del cerebro.

A partir de allí, desarrollaron un algoritmo capaz de detectar cáncer de pulmón. Para ello, utilizaron resultados de un TAC toráxico, obteniendo un desempeño y precisión igual o mejor al de los radiólogos.

Con miras a demostrar su teoría, “entrenaron” al sistema con 42.290 imágenes de tomografía computarizada. Encontraron que el sistema de inteligencia artificial fue capaz de detectar los nódulos pulmonares malignos, a veces minúsculos; con una precisión del 94%, en 6.716 casos de prueba.

Para Shravya Shetty, de la División de Inteligencia Artificial de Google: “Esta área de investigación es increíblemente importante, ya que el cáncer de pulmón tiene la tasa más alta de mortalidad entre todos los tipos de cáncer”.

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¿Amenazante sustituto?

Por su parte, Mozziyar Etemadi, profesor de Medicina y de Ingeniería en Northwestern y uno de los autores, explicó que los radiólogos generalmente examinan cientos de imágenes bidimensionales en una sola tomografía computarizada, pero, que este nuevo sistema permite analizar instantáneas en 3D.

Según dijo, el modelo se comparó con las pruebas hechas por seis radiólogos, tanto cuando estos disponían de imágenes por TAC previas como cuando no; y en los dos casos la máquina superó a los radiólogos expertos. Además, el sistema de aprendizaje profundo también produjo menos falsos positivos y menos falsos negativos de tumores.

“La inteligencia artificial en 3D puede ser mucho más sensible en su capacidad de detectar cáncer de pulmón temprano. Esto es, porque el ojo humano mira imágenes en dos dimensiones”, resumió este investigador.

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No obstante, señaló que técnicamente se podría hablar de cuatro dimensiones. Pues dijo que  no se trata solo de una tomografía computarizada, sino de dos tomadas en distintos momentos.

Los autores advierten de que estos hallazgos deben validarse clínicamente aún en grandes poblaciones de pacientes. Su descripción se publica en el último número de la revista Nature Medicine.




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