Salud

Inteligencia Artificial reconoce el cáncer de pulmón en tomografías

Inteligencia Artificial reconoce el cáncer de pulmón en tomografías

El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) cada vez rebasa más nuestra capacidad intelectual. Ahora es capaz de detectar tumores de cáncer de pulmón en tomografías digitales, según una reciente investigación.

El cáncer de pulmón es una enfermedad que causa 1 millón 700 mil muertes al año a nivel mundial, mayormente causado por fumar tabaco e inclusive por la mala calidad del aire.


Entrenamiento digital

Para realizar el análisis, los investigadores entrenaron a la IA para reconocer patrones presentes en ciertas enfermedades, en este caso el cáncer de pulmón, los cuales son difíciles de identificar por una persona.

La IA funciona con un algoritmo que aprende sobre la marcha, mientras recibe más información (imágenes médicas), por lo que sus conclusiones van siendo más precisas.

Este sistema de aprendizaje ya se utiliza en muchas herramientas digitales, por ejemplo, la publicidad que te aparece específicamente según tus gustos, aunque ahora aplicado a la medicina.

El desarrollo de esta investigación podría reducir el riesgo de muerte provocado por el cáncer de pulmón. Ya que la IA también puede identificar zonas en el cuerpo en riesgo de volverse cancerosas.

De esta manera, los médicos podrían asignar a los pacientes a una lista de precaución por posible riesgo de cáncer, y realizarles tratamientos preventivos.

El proyecto todavía está en fase de prueba, así que los médicos aún tendrían que revisar las tomografías para confirmar las conclusiones de la IA.


La IA prueba el cáncer del pulmón

El sistema de IA tuvo una precisión del 94 % de 6716 casos analizados. A la vez que cumplía su propósito, seis radiólogos también examinaban las tomografías.


La IA logró mejores resultados

Su capacidad de procesar grandes cantidades de datos le permite reconocer patrones que los humanos no pueden ver. Y esto podría abrir nuevas líneas de investigación para desarrollar tratamientos.

Aunque la idea principal del estudio es ayudar a los médicos expertos, y no sustituirlos.

Según Daniel Tse, no se debe precipitar la aplicación de este proyecto. Antes de empezar a usar la IA, se debe estudiar rigurosamente y ponerse a prueba en el mundo real, con el fin de asegurarse que sea tan efectiva como un radiólogo.

Cuando pase esas pruebas, se tendrá que monitorear en tiempo real para detectar fallos e inclusive hackeos.

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