Algoritmo de Google puede detectar cáncer de pulmón

Esta nueva herramienta es capaz de diferenciar el adenocarcinoma y el carcinoma de células escamosas

19/09/2018 11:44
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detectar cáncer de pulmón

El uso de la inteligencia artificial en la salud es una herramienta única que permite a los médicos identificar y analizar con mayor precisión enfermedades. Recientemente, Google creó un algoritmo capaz de detectar cáncer de pulmón con una precisión de hasta 99%.

Este algoritmo de Google es capaz de distinguir oportunamente entre dos subtipos de cáncer de pulmón, algo que los médicos actualmente no pueden hacer hasta mucho tiempo después.

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Algoritmo de Google puede detectar cáncer de pulmón

La herramienta es llamada Inception v3 y de acuerdo a una publicación en la revista especializada Nature Medicine, este algoritmo de código abierto fue entrenado para detectar cáncer de pulmón porque es capaz de identificar mil clases de tejido sano y canceroso.

Los tejidos que puede identificar esta inteligencia artificial son procedentes de The Cancer Genome Atlas, una biblioteca pública de muestras de tejido de pacientes.

cáncer de pulmón google

Durante pruebas, la herramienta distinguió las células cancerosas de las sanas en un 99% de las ocasiones.

El adenocarcinoma (LUAD) y el carcinoma de células escamosas (LUSC) son dos de los tipos de cáncer de pulmón más prevalentes y para su diagnóstico requieren una inspección visual realizada por parte de un patólogo experimentado.

Sin embargo, esta nueva herramienta para detectar cáncer de pulmón es capaz de diferenciar entre el adenocarcinoma y el carcinoma de células escamosas de forma más rápida y con una precisión casi total.

“Estas mutaciones que conducen al cáncer parecen tener efectos microscópicos que el algoritmo puede detectar”, explica Aristotelis Tsirigos, patóloga de la Escuela de Medicina de Nueva York y autora principal del estudio.

Al utilizar Inception v3 en pacientes con cáncer de pulmón, la precisión disminuyó, pero el diagnóstico se mantuvo correcto en un 83 y 97% de los casos.

El algoritmo distingue entre los dos tipos de cáncer de pulmón y podría acelerar el diagnóstico del paciente por semanas.

Los investigadores de la Universidad de Nueva York afirman que seguirán entrenando al sistema con datos procedentes de un número mayor de fuentes, para luego buscar la aprobación de la FDA y estandarizar la secuenciación de muestras de tumores en Estados Unidos.

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